本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。马斯克要把特斯拉、SpaceX、Neuralink等和xAI整合在一起了？外媒爆料马斯克半年来看似不稳定、自相矛盾行为背后有一个真正计划：打造《银河系漫游指南》式的通用人工智能。（看过这本科幻小说的应该都知道，其中有一台超级计算机，能够找出“生命终极问题的答案，宇宙及一切”）消息来自《时代》杂志新一期封面新闻：文章由《时代》著名记者和传记作家WalterIsaacson撰写，之前Isaacson在接受采访时还表示：马斯克是当今最有趣的人。那么回归正题，马斯克造通用人工智能的资源有哪些？他的终极目标又是什么？以推特和特斯
「人类可能在2030年之前，开发出AGI」。SamAltman在最近的播客采访中透露，GPT-10就是AGI，它比全世界所有人加起来还要聪明！而当主持人问道，如何定义AGI？Altman称：如果我们能够开发出一个系统，能自主研发出人类无法研发出的科学知识时，我就会称这个系统为AGI。ChatGPT的横空出世，已经在世界各地掀起了巨大的冲击波，远远超过AlphaGo人机大战的反响。或许你会问，OpenAI究竟想要的是什么？WIRED在本期的封面报道中，深度分析了OpenAI的雄心、战略，以及它在企业发展过程中保留实验室文化的尝试。文章指出，OpenAI的最终的目标：改变一切。其中还有有趣的一点是
过去十年间，仅靠简单的神经网络计算，以及大规模的训练数据支持，自然语言处理领域取得了相当大的突破，由此训练得到的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等模型都提供了强大的通用语言理解、生成和推理能力。前段时间，斯坦福大学大学教授ChristopherD.Manning在Daedalus期刊上发表了一篇关于「人类语言理解和推理」的论文，主要梳理自然语言处理的发展历史，并分析了基础模型的未来发展前景。论文链接：https://direct.mit.edu/daed/article/151/2/127/110621/Human-Language-Understanding-amp-Reasoning
在人类的认知之中，似乎早已习惯将通用人工智能（AGI）设定为人工智能的终极形态和发展的最终目标。图片虽然OpenAI早已把公司的目标设定为实现AGI。但对于什么是AGI，OpenAICEOSamAltman自己都没法给出具体的定义。对于AGI何时能够到来，也只存在于大佬们抛出的一个个近未来的叙事场景之中，似乎唾手可得，但又遥遥无期。今天，在国外的知名的播客网站Substack上，一位名为ValentinoZocca的人工智能行业资深人士，站在人类历史的叙事立场上，写了一篇雄文，全面而深刻地讲述了人类和通用人工智能之间的距离。图片文章中将AGI大致定义为一个「能够理解世界的模型」，而不仅仅是「描
GPT-4根本不会推理！近来，有两篇研究称，GPT-4在推理方面表现不尽人意。来自MIT的校友KonstantineArkoudas，在21种不同类型推理集中，对GPT-4进行了评估。然后，对GPT-4在这些问题上的表现进行了详细的定性分析。研究发现，GPT-4偶尔会展现出「最强大脑」的天赋，但目前来看，GPT-4完全不具备推理能力。论文地址：https://www.preprints.org/manuscript/202308.0148/v2研究一出，引来众多网友围观。马库斯表示，「如果这是真的——正如我早就说过的那样——我们离AGI还差得远呢。我们可能需要进行大量的重新校准：没有推理就不可
OpenAI最近发布了GPT-4（又名ChatGPTplus），这被证明是生成式AI(GAI)的一小步，但是通用人工智能(AGI)的巨大飞跃。自2022年11月正式发布以来，ChatGPT迅速吸引了众多具有广泛媒体报道的用户。如此空前的关注度也激发了众多研究人员对ChatGPT进行研究从各个方面。根据Googlescholar统计，有超过500篇文章在标题中或在他们的摘要中提到了ChatGPT。考虑到这一点，迫切需要进行复盘，而本文的工作填补了这一空白。总的来说，这项工作是第一个调查ChatGPT全面回顾了其基础技术、应用程序和挑战。此外，我们对ChatGPT如何发展以实现通用AIGC（又名A
1.基础激活教程GitHub和OpenAI联合为程序员们送上了编程神器——GitHubCopilot。但是，Copilot目前不提供公开使用，需要注册账号通过审核，我也提交了申请：这里第一期记录下，开启教程，欢迎大佬们来讨论交流。第一步：Github开启copilot权限（已开启的请忽略此步）copilot只支持以下开发工具：jetbrains全家桶vscodevisuolstudioandroidstadioneovime其他编辑器请适配以上对应的工具！开发工具如何使用copilot：1.原本登陆的github账号一定要先执行注销操作（一定要这样做，不然软件会识别到多个账号，导致copilo
在上周，一个由硅谷创业极客和科研人员更新的播客LatentSpacePodcast火了！图片两个小时的播客结束时，有接近2万人同时在收听。后来组织者将他们的播客内容转录成一篇长文——《代码解释器就是GPT4.5》，在推特上获得了40万的阅读量。文章非常全面地阐述了代码解释器的功能和它未来对OpenAI工作方向的影响。他们甚至认为，代码解释器是一条通往AGI的高速公路！不要在意版科技产品的版本号和名字在技术领域，版本号大多是为了营销目的而存在，这已经是一个公开的秘密了。Windows3.0跃迁至95版本是为了让公众感知到微软的重新设计（如今已成微软的标志）。而且MacOS和Windows有意跳过
作者：王斌谢春宇冷大炜引言目标检测是计算机视觉中的一个非常重要的基础任务，与常见的的图像分类/识别任务不同，目标检测需要模型在给出目标的类别之上，进一步给出目标的位置和大小信息，在CV三大任务（识别、检测、分割）中处于承上启下的关键地位。当前大火的多模态GPT4在视觉能力上只具备目标识别的能力，还无法完成更高难度的目标检测任务。而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等。已有的目标检测方法如YOLO系列、R-CNN系列等耳熟能详的目标检测算法在科研人员的不断努力下已经具
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。爆火的大模型，正在重塑谷歌DeepMind的机器人研究。最新成果之一，就是他们耗时7个月打造的机器人项目RT-2，狠狠在网上火了一把：效果究竟有多好？只需用人话下达命令，面前这个小家伙就能挥动机械臂，思考并完成“主人的任务”。像是给流行歌手霉霉（TaylorSwift）递水、或是辨认明星球队Logo：甚至能主动思考，让它“捡起已灭绝的动物”，就能从狮子、鲸鱼、恐龙这三个塑料玩具中准确pick恐龙。用网友的话来说，别小看这个能力，这是实现了从“灭绝的动物”到“塑料恐龙”的逻辑飞跃。更“要命”的是，它还能轻松解决“给疲惫的
