Time评出AI百人榜:最危险的不是技术,而是权力集中
如果这是一份“最强工程师名单”,它会完全不一样。Time 的 AI 100 刻意把研究员、艺术家、监管者、投资人混在一起,真正想说的不是“谁最会做模型”,而是:AI 正在如何重塑权力、文化与风险版图。
如果这是一份“最强工程师名单”,它会完全不一样。Time 的 AI 100 刻意把研究员、艺术家、监管者、投资人混在一起,真正想说的不是“谁最会做模型”,而是:AI 正在如何重塑权力、文化与风险版图。
Lex Fridman 在解读 Tesla AI Day 时认为,这场发布会的震撼不在于单点技术突破,而在于首次完整展示了解决自动驾驶与通用机器人问题所需的“规模化工程全景”。从向量空间感知、多摄像头时序融合,到数据标注闭环与 Dojo 计算平台,Tesla 展示了一条难以复制的真实世界智能路线。
这是一堂关于深度学习的入门课,却远不止介绍模型和代码。Lex Fridman从数据、算力、社区与历史周期出发,解释为什么深度学习在今天爆发,又为什么它仍然充满局限。这篇文章提炼了演讲中最具洞见的观点、案例与警示。
这是一门并不承诺“很快造出人类级智能”的MIT课程。Lex Fridman从工程师视角出发,坦率讨论当前AI方法的极限、为何我们离AGI仍然很远,以及为什么在谈伦理和安全之前,必须直面技术黑箱本身。
这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索,讲述了一个残酷但正在发生的转变:AI 产品的第一用户,已经不再是人,而是大语言模型本身。