硅谷迎來又一波震動，OpenAI的“推理之父”Jerry Tworek離職了。入職近七年的技術骨干、OpenAI研究副總裁Jerry Tworek宣布離職。他表示得離開這里，才能做那些在OpenAI難以開展的研究。Jerry Twore作為后訓練和推理路線的關鍵推動者，他是將邏輯能力注入GPT神經網絡的核心人物。2021年，他主導Codex開發，這是GPT代碼能力的起點；2024年起，他領導o1及o3模型研發，在Scaling Laws邊際遞減時，確立了“System 2”思維鏈范式。如果說2024年Il
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OpenAI AGI IPO
通往AGI不需要魔法，只需要“暴力計算”。但前提是，你的錢能燒到那一天。這可能是目前AI圈最清醒、也最殘酷的事實。在DealBook峰會上，Anthropic掌門人達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）一手捧著“營收三年翻10倍”的成績單，一手卻按下了行業的“紅色警報”。他極其篤定地告訴世界：只要算力管夠，超級智能指日可待。但他更無情地指出：技術沒有瓶頸，但你的現金流有。 在這場名為“YOLO（孤注一擲）”的豪賭中，多少公司會倒在黎明前的黑暗里？究竟誰在“孤注一擲”？誰又在鋌而走險？Ant
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OpenAI AGI 超級智能
前OpenAI聯合創始人和首席科學家、GPT的關鍵締造者伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever），在最近的深度訪談中揭開了當前AI研究最刺痛的真相：Scaling Law這條路還能繼續走，但絕不會通向AGI。他還指出，今天的模型再強，泛化能力也遠遠配不上其參數量和Benchmark的分數，甚至遠遜于人類。這次訪談最為關注的論點是，Ilya認為目前主流的路線已經明顯遇到瓶頸，AI的擴展（Scaling）時代已經終結。其實在NeurIPS 2024上，他就曾預言“預訓練的終結”，但這一次他更加明確：我
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AI AGI Scaling 預訓練
在最新一期的《Dwarkesh Podcast》訪談中，OpenAI的創始元老、前特斯拉AI團隊負責人、深度學習的大佬Andrej Karpathy與主持人Dwarkesh Patel深入探討了AGI、智能體與AI未來十年的走向等AI圈核心問題的看法。Andrej Karpathy預測未來10年的AI架構仍然可能是類似Transformer的巨大神經網絡 —— 認為當前的智能體仍處早期階段，強化學習雖不完美，卻是目前的最優解。Andrej Karpathy認為真正學習知識，要從你從頭開始構建一些東西時開始
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AGI 智能體 AI 神經網絡 Transformer
依據世界經濟發展的規律，第六波康波應該是AGI時代人工智能的的康波！是第四代產業革命的康波。目前的網絡經濟大大的推動了社會前進，給人們帶來了購物，出行以及支付的便利，但是，在可提供社會便利性的服務同時，卻把產業摧毀了，網絡銷售剝奪了企業自身對產品主宰的權利，助長了年輕一代追求的是彎道超車，一夜暴富的不良思想的泛濫。苦心的磨練精心的制造出好產品的文化被拋棄，資本再也沒有耐心關注制造業。歷史上以制造出一個產品為對社會貢獻了一份兒財富為榮的高尚的道德觀失去了，人們忘卻了只有制造出產品才能產生社會財富的源泉。可是
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AGI
AGI時代的新數字經濟創出AGI時代的產生，與人工智能技術發展密切相關，也與金融體系僅僅相連。在傳統的AI時代里，金融系統已不適應新技術的發展，存在著社會財富被少數人壟斷，被某些組織掠奪的怪現象。給社會造成巨大損失。按照現行的Money game的規則，具有影響力的某些上市公司，并不用造出產品來求得社會財富的增值，只要靠著上市公司的影響力，通過炒作，通過產生的轟動效應而不顧社會資產的增值就可撈取巨額財富。著名的AI公司，靠著聳人聽聞的技術發布就可以一夜間獲得幾千億美金。而默默無聞的小人物的發明創造卻很難出
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AGI 新數字經濟
在AGI（通用人工智能）時代，邏輯推理模型的誕生被認為是實現超越傳統AI的重要步驟。雖然生成式AI和現有的統計學模型展示了驚人的語言處理能力，讓許多人產生了AI已經超越人類的錯覺，但著名的圖靈獎得主LeCun指出，目前的人工智能技術仍然主要依賴于復雜的統計學模型，而缺乏真正的推理能力。正如LeCun所說，這些模型僅僅是通過海量數據和經驗法則生成反應，而這并不能實現真正意義上的推理。統計學模型雖然能夠處理很多復雜問題，但面對需要抽象思維、推理和歸納的任務時，它們的效能卻顯得十分有限。這意味著，AI仍無法進行
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AGI 邏輯推理模型
論AGI時代的人形機器人的發展目前技術水平的人形機器人對產業界并不可能產生什么作用，因為機器人如果能像人那樣工作還需要新的人工智能模型，因此還需要一定的時間。我曾在1985年以中國機器人代表團的名義考察過諸如川崎，大金等日本的機器人的制造企業，工業機器人在70年代開始特別是在汽車制造領域已經顯示出卓越的能力以及對于產業界的不可替代的作用。當今人形機器人備受關注，為什么會這樣，是從近年國外用戶找我們要人形機器人的產品開始，我才意識到在構建未來城市中，讓機器人同人共同生活，可以令人獲得生活在未來世界的體驗，在
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AGI 人形機器人
4月1日，OpenAI宣布完成了一輪規模巨大的私募融資，融資金額高達400億美元，被認為是有史以來規模最大的私募融資輪之一。融資完成后，OpenAI的估值達到了3000億美元，僅次于SpaceX的3500億美元，與字節跳動一起躋身全球估值最高的私營公司之列。此次融資由軟銀集團領投，投資占比75%（即300億美元），其他投資者包括微軟、Coatue Management、Altimeter Capital和Thrive Capital等。值得注意的是，這輪融資將分兩部分投入：首輪100億美元本月到位，剩余3
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OpenAI 融資 軟銀 AGI AI 微軟 馬斯克
Deep Seek一朝出現，立即令世界刮目相看！各國的新聞紛紛報道，就連硅谷的股市也被震撼了。自以為可以在AI領域高高在上的美國AI專家們，也感到不可一世的生成式AI，卻并不是什么高深的技術。生成式AI的技術，是B to C的Contents軟件，由于可以馬上讓用戶體驗，雖然僅僅是語言或圖像處理軟件，但是外行很容易興奮，借此可以炒作AI，但是，生成式AI絕不是AI的核心技術！Deep Seek的出現應該讓AI界覺醒，目前的生成式AI并不是像模式識別那樣，追求具有最大化的泛化能力，因此并不需要借助動力學或高
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AGI 中國嵌入式系統產業聯盟
AGI時代的人工智能已悄悄來到我們面前，這將是改變世界的全新的人工智能技術，目前不管是統計學的深度學習模型，還是生成式AI的大模型，盡管說得多么離奇，深度學習的應用效果是靠人工標注出的成千上萬的訓練數據。生成式AI是靠訓練因特網上巨大的詞料，傳統的AI歸根結蒂還是靠訓練出來數據所產生的應用效果。這就是傳統AI的特質。AGI時代的特點是機器的智慧超越人類，機器通過邏輯推理模型可以讓機器自己來決定自己的行為的，機器具有自我判斷能力，這意味著機器自己具有某種智慧，這是傳統的AI模型所做不到的。從某種意義上可以說
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AGI時代 AGI
最好不要去看有關論述人工智能的未來的文章，因為人工智能經歷了半個世紀，卻幾乎是停滯不前，甚至是倒退。如今借助算法的突破，稍微產生了一點令人震驚的應用效果，卻被人誤認為是人工神經網絡的作用，是復雜鏈接，是大算力，大模型所起的作用。殊不只背后是在偏離數學的基礎理論的結果。又因為即將進入AGI的時代的人工智能是一個循序漸近的發展過程，因此人們不可能預測出發展到一定階段的真實狀況，正如計算機時代的初期人們僅僅看到的是極其簡單的“與”“或”“非”電路，當時誰也不會預測到如今會出現計算機的因特網技術。盡管這樣，一個可
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當地時間12月5日-20日，人工智能巨頭OpenAI完成了連續12個工作日的12場直播，從首日的滿血版o1模型重磅發布，再到期待許久的Sora Turbo正式發布，最終又以新一代推理模型o3收官，OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）還在四場直播中現身站臺，我們似乎離AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）又更近了一步。CNBC評價稱，這次連續12天直播的噱頭是OpenAI將焦點轉向其技術并為其產品造勢的一種方式。這是公司積極發展計劃的一部分
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中國嵌入式系統產業聯盟通用人工智能AGI專委會主任、天津市阿波羅信息技術有限公司首席科學家顧澤蒼博士專文我們即將進入AGI時代最近，人們期待的憑借大模型就可進入AGI時代，已經夢想破滅！那么是否AGI時代也不可能實現了嗎？回答這個問題首先要搞清AGI的定義，這是目前AI領域還沒有人能定義清楚的難題，去年10月6日軟銀孫正義的一個小時的針對AGI的講演，反復的預言，AGI時代就是機器的智慧超越人類的時代！把AGI的實質勾畫得清清楚楚！從計算機的發展過程來看，即使當今計算機技術已經發展到了及其高的程度，但是，
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中國嵌入式系統產業聯盟通用人工智能AGI專委會主任、天津市阿波羅信息技術有限公司首席科學家顧澤蒼博士對人工智能（AI）和更高級別的AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）時代的見解非常深刻。他指出了幾個關鍵點：1. **期望與現實**：全世界對AGI的期望和熱情高漲，許多人都認為只要獲得了某個關鍵算法，世界就會立刻改變。但這種過于樂觀和簡化的期望可能阻礙AGI的真正發展。2. **傳統數學與現代數學的差異**：顧博士認為，傳統的經典數學不足以支撐AGI的發展，
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