随着互联网和科技的高速发展,人类已然迈入智能时代,从笔记本电脑、智能手机到AI技术、GPT,每一次革新都昭示着人类文明的进步。当人类庆幸自己的伟大智慧时,是否深思会被取代?
虽然有人认为人脑和CHATGPT的信息处理方式有很大的差别,人脑具有很强的推理能力、决策能力、存储能力等,而CHATGPT仅仅是根据训练数据中的知识回答问题,在实际应用上也有很大的差别。可是,一个人的经历和生命有限,人脑的算力和思维比不过GPT + AI也是不争的事实。共绘网认为,现实纵然残酷,但识时务者为俊杰,面对残酷的现实,还是抓紧研制脑机智能体机器人为人类服务才是正道。
脑机智能体机器人和普通智能机器人一样,又高于普通智能机器人,具有感觉,识别,推理和判断能力,已经具备真人脑的所有功能,可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,而且让机器人自己通过学习和推算,总结经验来获得修改程序的原则。所以,让科技赋予智能机器人以鲜活的生命,智能机器人反过来也可以辅佐人类工作、生活,可谓两全其美。您了解脑机智能机器人吗?您觉得未来有哪些设想可以实现呢?“愿中国青年都摆脱冷气,只是向上走。有一份光,发一份热。就令萤火一般,也可以在黑暗里发一点光。不必等候炬火!”尽自己的一份力、发出自己的一点声音。
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我们处在时代变革的滚滚洪流中, 技术兴替的规律是很有趣的一个话题,这个视角的战略思考和传统商业战略思考有很大的不同。英特尔、AMD、英伟达的三国杀很有借鉴意义。 现在,显卡不再是显卡,而是作为系统整体售卖,毕竟只有通过英伟达自家的组件才能达到最佳效率。「现在我们卖的 GPU 是 7000 个组件,3000 磅重。」
科技创新是发展新质生产力的核心驱动力。 党的二十大报告强调,加强企业主导的产学研深度融合,强化目标导向,提高科技成果转化和产业化水平。在新质生产力提出的背景下,高校出科技资源,政府出政策,企业更有动力也有更加清晰明确的创新发展路径。产学研合作是系统实施“科技引领”工程的重要组成部分,是强化区域战略科技力量支撑、打造高水平科技创新平台的重要载体,是加快培养和引进创新型人才,打通技术从创新、育成、孵化和产业化的重要通道,同时也是科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力的重要结合点。一方面,汇聚更多的创新资源,提高区域整体的创新能力,企业、高校和研究院之间的合作促进知识、技术和人才的流动和共享,形成更加开放、协同和高效的创新生态系统;另一方面,政府要打造服务型政府和优化营商环境,加强政产学研融合创新,打通政府、企业与高校的组织边界,通过分工协作、互动融合,以科技引领加快形成新质生产力。 广州市海珠区依托区委、区政府支持,政产学研融合创新成果颇丰,充分展现了资源互通和协同合作的初步成效。“十三五”以来,位于海珠区新港街道的中山大学科技园孵化绩效优异,共培育高新技术企业92家、科技型中小企业381家,培育“独角兽”、未来“独角兽”创新企业4家,专精特新企业15家,培育挂牌上市企业10家。(作者龙朝晖为中山大学岭南学院副教授)
比尔·盖茨在旧金山的一次活动上提到了Inflection AI,称“数字代理背后的AI赢家可能来自大科技公司或初创公司,这是一个50-50的概率”,并表示对Inflection等几家初创公司印象深刻。 此时,Inflection AI刚刚推出名为“Pi”的产品,代表“个人智能”,旨在表现得更个性化、口语化,比OpenAI的GPT-4、微软的Bing或谷歌的Bard更具亲和力,同时又不显得过于诡异。 尽管像Pi这样的聊天机器人离比尔·盖茨所想象的个人AI代理还有很长的路要走,而且他计划在这一领域进行哪些其他投资并不清楚,但显然,他希望能够尽早参与到AI代理的领域。实际上,比尔·盖茨在博文中提到,他已经“思考代理近30年了,并在1995年的《未来之路》一书中写到过它们,但由于AI的进步,它们直到最近才变得实际可行”。 他补充说:“代理不仅将改变每个人与计算机互动的方式。它们还将颠覆软件行业,带来自从我们从键盘输入命令到点击图标以来的计算机领域最大的革命。” 盖茨还讨论了代理的技术挑战以及隐私问题。但他表示:“代理即将到来。在接下来的几年里,它们将彻底改变我们的生活,无论是在线还是线下。”比尔·盖茨
圣人是超越任何科学家的,因为世界上的全部科学家加起来也不知道的真相,圣人知道。世界上所有顶尖的科学家若能遇到圣人,这些科学家们只有拜师的份,在圣人面前,世界顶级的科学家们皆是没睡醒的娃娃们罢了。 儒家说世界的真相在于尽心,尽心便可知性知天! 而求知的途径只有圣人之道,给大家推荐《共绘网》,是我学习的入门书。
ChatGPT以前是文生文,对计算要求已经很高。Sora大模型是文生视频,对于计算、模型压缩方面的技术、存储等方面的要求又会更高,这就需要更高的底层支撑技术和产品。同时Sora大规模商用也会推动AI技术的普及、平民化以及更广泛的应用。前景是光明的,但现实中我们还有很多困难的挑战亟需克服! 目前随着美国联合欧洲、日韩对中国人工智能进行打压,从限制英伟达高端芯片出口,阻止我国半导体企业获取高端光刻机,如今又禁止使用美国数据中心对大模型进行训练。美欧对我国AI技术发展的遏制,进一步加剧了算力资源的紧张。本来算力资源短缺就具有全球性特征,它是技术进步和产业升级过程中不可避免的挑战,要想解决需投入大量时间和巨额资金。尽管百度、阿里、华为等公司在大模型研发方面取得显著成果,但所面临的算力压力却是现实而紧迫的。另外,我国算力资源发展也不够平衡,国家和地方也建立了不少智算中心,但整体算力资源有限,资源错配和标准不统一,算力利用效率还不够高。科技君
「这才是我理想中的 GPU。」—— 黄仁勋。 「这不是演唱会。你们是来参加开发者大会的!」老黄出场时,现场爆发出了巨大的欢呼声。 今天凌晨四点,加州圣何塞,全球市值第三大公司英伟达一年一度的 GTC 大会开始了。 今年的 GTC 大会伴随着生成式 AI 技术爆发,以及英伟达市值的暴涨。相对的是,算力市场也在升温,硬件和软件方面的竞争都在加剧。 而英伟达带来的产品,再次将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。「通用计算已经失去动力,现在我们需要更大的模型,我们需要更大的 GPU,更需要将 GPU 堆叠在一起。」黄仁勋说道。「这不是为了降低成本,而是为了扩大规模。」 黄仁勋提到,大模型参数量正在呈指数级增长,此前 OpenAI 最大的模型已经有 1.8T 参数,需要吞吐数十亿 token。即使是一块 PetaFLOP 级的 GPU,训练这样大的模型也需要 1000 年才能完成。这句话还透露了一个关键信息:GPT-4 的实际参数量应该就是 1.8 万亿。 为了帮助世界构建更大的 AI,英伟达必须首先拿出新的 GPU,这就是 Blackwell。此处老黄已有点词穷了:「这是块非常非常大的 GPU!」Blackwell 的发布意味着,近八年来,AI 算力增长了一千倍。一些网友看完发布会惊叹:Nvidia eats world!机器之心