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谷歌DeepMind CEO、诺奖得主戴密斯·哈萨比斯近日接受The Big Interview专访,他深入谈到了关于AGI 的未來、对就业市场的影响和随之而來的风险与机遇。提炼了访谈中的一些洞见:一:AGI 的试金石是“不出错”,而非“超能力”。 真正的 AGI,其标志不在于解决顶尖难题的巅峰表现,而在于横跨所有简单与复杂任务的持续、稳定、不出错的泛化能力 。一个在国际奥数竞赛上能夺金,却在简单数数上会犯错的系统,其并未真正理解世界 。评估智慧时,稳定性和一致性比峰值性能更为本质;二:技术的能力边界,不等于人类社会的需求边界。 即使 AGI 在技术上能做所有工作,我们仍会出于人性的需求,选择将某些角色(如护理)保留给人类,因为这些角色的核心价值是机器无法提供的同理心与人性关怀 。效率和能力并非唯一的标尺,人类的情感需求将定义一部分工作的永恒价值;三:技术提供的是“可能性”,但无法解决人类的“意愿”问题。 AI 或许能通过解决能源等“根节点问题”,从物理上打破零和博弈的困局。然而,我们早已知道解决方案的气候问题,却因缺乏协作意愿和牺牲精神而停滞不前 。技术可以递上解决问题的钥匙,但开门的动作仍需人类社会自己完成;四:评估 AI 风险的视角,应从“绝对风险”转向“相对风险”。 与其只忧虑 AI 可能带来的挑战,不如思考一个没有 AI 的未来会怎样 。面对气候变迁、流行病等既有的巨大挑战,一个缺乏 AI 这样革命性工具的未来,可能才更令人绝望 ;五:数字智慧的指数级发展,会被物理世界的线性规则所“制动”。 即使 AGI 诞生,它对现实世界(如改造工厂、部署机器人)的影响也需要时间,因为物理世界有其固有的运行规律和变更时滞 。这为社会适应新技术提供了宝贵的缓冲期,意味着转变更可能是渐进的,而非毁灭性的瞬间颠覆 ;六:社会系统的“软件”升级,已严重落后于技术的“硬件”迭代。 当 AGI 可能从根本上改变经济学关于“价值”和“金钱”的定义时 ,我们的经济学理论和社会治理模式却尚未开始为此准备 。目前我们人类正以惊人的速度构建一个全新的技术世界,但却缺乏相应的新社会科学理论来理解和引导它,这形成了潜在的巨大风险。#人工智能 #AI #Deepmind #Google #AGI
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陶哲轩+谷歌王炸!AI破解67个数学难题🔥 🚨 数学圈和AI圈同时炸锅了! 谷歌DeepMind刚刚发布了最新系统 AlphaEvolve,这次真的不是闹着玩的。 最让我震惊的是:这篇论文的作者栏里竟然有 陶哲轩 (Terence Tao)!大神亲自下场,联手AI搞科研,这信号太明显了。🤯 👇 省流版核心看点: 1️⃣ 战绩恐怖: 这是一个基于大模型(LLM)+ 进化算法的系统。它在数学分析、数论、几何等领域一口气测试了 67个 复杂难题。 2️⃣ 超越人类: 它不仅重现了大多数已知最佳解,还在部分问题上发现了比人类已知结果更好的解! 甚至能自己推导通用公式。 3️⃣ 工业级科研: 论文直言,数学发现正式进入“工业化”阶段。以前靠天才灵光一闪,以后可能靠AI日夜兼程地“进化”出答案。 📜 论文指路 📄 Title: Mathematical exploration and discovery at scale 🏛️ 机构: Google DeepMind, UCLA等 🤔 博主思考: 连陶哲轩这样的“人类智力天花板”都在用AI辅助研究了。我们普通研究生/科研党,是不是更应该通过AI来放大自己的能力,而不是焦虑被替代? 📦 资源获取 论文PDF链接太长,不方便复制。 💬 评论区回复 “陶哲轩”,直接发你论文原文+摘要链接! #人工智能 #AI前沿 #陶哲轩 #DeepMind #数学 #科研 #黑科技 #大模型 #博士 #深度学习 #论文分享 #AlphaEvolve
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