揭示大脑与AI的本质差异:从神经机制到智能对齐
本文深度解析Adam Marblestone在Dwarkesh Patel访谈中的核心观点,探讨大脑与人工智能在学习机制、奖励函数、推理能力及对齐问题上的根本区别。通过神经科学与机器学习的对比,揭示AI发展面临的关键挑战与未来方向,为读者提供理解智能本质的新视角。
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本文带你走进Manus首席科学家季超的创业与技术历程,揭示AI行业的独特洞见、关键转折与真实故事。通过他的亲身经历,理解AI技术演进、团队选择与“身心健康”在创业中的新价值。
本文深度还原了Jack Morris在2025年Cornell演讲的核心洞见,聚焦大语言模型(LLM)如何突破知识边界,从上下文窗口、检索增强生成(RAG)到将知识直接训练进模型权重。通过真实案例、前沿技术对比和行业趋势,帮助你理解下一代AI系统的构建方法。
这是一场关于大模型跨年季报的深度对谈。张小珺与光蜜从“AI bubble”的争议出发,提出更具冲突感的判断——当下不是泡沫,而是一场所有巨头都输不起的AI War。他们讨论了两大阵营的形成、OpenAI与Google的攻守变化,以及一个正在成形的第三范式:Online Learning。
当前AI领域对通用人工智能(AGI)的期待与现实之间存在显著张力。本文深入探讨了强化学习、大语言模型与持续学习的局限性,分析了为何模型尚未实现人类般的泛化与经济价值,并展望了未来AI发展的关键突破点。
本文深度还原Altimeter合伙人Freda在张小珺对谈中的独到洞见,涵盖OpenAI与Anthropic的商业模式、Robinhood的成长故事、AI泡沫的本质、自动驾驶与机器人赛道的真实进展,以及美国资本对“坏小孩”创业者的偏爱。读完你将理解美国科技投资的底层逻辑和未来趋势。
本文基于朱啸虎在2025年末的深度访谈,梳理了AI产业从泡沫争议到超级应用入口之争的行业脉络,揭示OpenAI、阿里巴巴、字节跳动等巨头的战略转型、技术瓶颈与商业模式博弈。通过具体案例与金句,带你理解AI浪潮下最真实的机会与挑战。
Brian Balfour 用25年创业与产品经验,拆解当下最残酷的AI产品竞争现实:模型不是护城河,速度也不再安全。真正的胜负,来自对未被满足需求的洞察,以及数据、功能与AI能力的系统化组合。
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”。
OpenAI研究员Karina Nguyen回顾了过去数年AI研究的两次关键扩展范式转变,并结合ChatGPT与Claude等产品经验,分享了智能体(AI Agent)如何从“工具”走向“协作者”,以及这些变化对产品设计与人机协作方式的深远影响。