李飞飞的AI新征途:从ImageNet到空间智能的世界建模革命
本文带你走进李飞飞的AI世界,从她开创ImageNet的往事,到为何空间智能是通用人工智能(AGI)不可或缺的下一步。你将读到她的创业故事、技术洞见,以及她如何带领团队攻克3D世界模型的难题——这些都是视频中才能听到的第一手细节。
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Zed 联合创始人 Nathan Sobo 通过一次真实的产品实践,讲述了当 AI 引入软件系统后,传统确定性测试如何失效,以及他们如何一步步构建“随机但可控”的评估体系,让 AI 功能也能被严肃地交付。
这场由 Cerebras 研究人员主导的工作坊,从模型推理的真实痛点出发,讨论了为何仅靠更大的模型已经不够,并提出了“Mixture of Agents(智能体混合)”这一思路。文章还原了他们如何结合硬件、架构与系统设计,探索比前沿大模型更快、更实用的推理路径。
本文带你走进Sam Altman在Y Combinator访谈中的深度思考,揭示OpenAI如何从一群“被认为疯了”的创业者,成长为全球AI创新的引擎。你将看到AI技术演进背后的关键决策、团队故事,以及对未来AI硬件、智能社会的独特预判。
本文基于Andrej Karpathy在Y Combinator的演讲,深入解析了软件从传统编程到神经网络、再到大语言模型(LLM)驱动的三次范式转变,结合他在Tesla和个人项目中的真实经历,揭示AI如何重塑开发者角色、软件生态与未来机会。
本文深度还原了Elon Musk在Y Combinator AI Startup School的访谈,聚焦他对AI未来的独特预判、创业经历中的关键转折、技术落地的第一性原理,以及他对工程师的现实建议。你将看到,Musk如何用“做有用的事”串联起从Zip2到SpaceX、Tesla、XAI的每一次冒险,以及他对数字超级智能和多星球文明的终极思考。
本文深度还原了Scale AI创始人Alexandr Wang的创业历程、技术洞见和对AI未来的独特预判。通过具体故事和行业案例,带你理解数据、模型、AI Agents如何驱动全球科技变革,以及中美AI竞争的真实格局。
这篇文章完整还原了Ronan McGovern关于文本转语音模型微调的实战工作坊,从音频Token化的底层原理,到如何用YouTube数据构建训练集,再到实际微调和效果对比,帮助读者理解现代TTS模型真正“怎么练成”。
这场演讲试图回答一个尖锐问题:当AI需要处理最敏感的数据、最值钱的模型、最不可信的协作者时,我们还能不能放心用云?Mike Bursell用“GPU-less、Trust-less、Limit-less”三个关键词,系统性地重构了机密AI云的技术逻辑与商业想象。
这是一段关于快速转型与技术判断的真实创业故事。Windsurf 的 CEO 回顾了公司如何在极短时间内完成方向切换、正面迎战 GitHub Copilot,并给出他对 AI 代理、软件民主化以及“氛围式编程”的冷静思考。