5月5日·周日 AI工具和资源推荐
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12年前上手深度学习，Karpathy掀起一波AlexNet时代回忆杀，LeCun、Goodfellow等都下场
在纪念AlexNet开启深度学习革命12周年之际，AI研究科学家Andrej Karpathy的帖子引发了深度学习先驱们的集体回忆。Karpathy提到，AlexNet的成功归功于使用CUDA和GPU处理大规模数据集ImageNet，以及其多GPU系统和模型并行技术。这一创新不仅标志着深度学习的转折点，也促使研究者们从Matlab转向更高效的编程工具。图灵奖得主Yann LeCun、GAN之父Ian Goodfellow等均参与讨论，分享了他们当时使用的深度学习工具和对AlexNet影响的看法。这次讨论不仅回顾了深度学习的历史，也展示了技术进步如何推动领域发展。来源：微信公众号【机器之心】
告别偏科，能玩转多模态、多任务、多领域的强化智能体终于来了
Hugging Face、INRIA和波尔多大学的研究者联合开发了一款名为Jack of All Trades (JAT)的多模态通用强化学习智能体框架。JAT基于Transformer架构，能够处理多种数据类型和模态，通过同一套参数应对不同复杂度的多种任务，实现了在游戏、机器人控制等多个领域的全能表现。该研究还发布了首个用于通用智能体训练的数据集JAT数据集，包含数十万条由专家智能体收集的轨迹。JAT模型在多个智能体训练环境中达到了专家水平的表现，展示了其在多任务学习中的潜力和效率。来源：微信公众号【机器之心】
LeCun哈佛演讲PPT：唱衰自回归LLM，指明下一代AI方向
图灵奖得主Yann LeCun在哈佛大学的演讲中深入探讨了人工智能的发展方向，并对自回归大型语言模型（LLM）持批评态度。LeCun认为，尽管自回归LLM在文本生成等方面表现出色，但存在事实错误、逻辑错误、缺乏常识和记忆等缺陷，不足以胜任复杂的推理和规划任务。他提出了一个模块化的认知架构，核心是可预测的世界模型，允许系统预测行动后果并优化目标。LeCun还强调了开源AI的重要性，认为AI平台应保持开源，同时设置共享护栏目标以确保安全。他预测，机器最终将在所有领域超越人类智慧，但目前AI技术与人类水平还有很大差距。来源：微信公众号【机器之心】
商汤杨帆：尺度定律主导AI迭代，降低门槛才能迎来AIGC应用爆发
商汤科技联合创始人杨帆在中国AIGC产业峰会上提出，中国拥有巨大的B端和C端市场，降低AI应用的门槛和成本将极大激发产业应用潜力。他强调，AI基础设施是解决AI技术迭代和产业投入产出比问题的关键，商汤通过构建算力、算法、数据一体化的基础设施平台，旨在降低产业创新门槛，激活AI生态。杨帆预计，中国生成式AI市场将在不久的将来迎来爆发式增长，并分享了商汤在AI算力节点建设、芯片产业链适配、大模型开发等方面的最新进展。他指出，未来AIGC应用的成功将取决于能否提供更好的细分场景解决方案和优化性价比。 来源：微信公众号【量子位】
【今日案例】
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