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在 SaaS 和 AI 全球化发展的今天，宏大叙事已经不再是全部声音，一个小团队、甚至一个人都有机会成就一段传奇。一人公司或许会成为未来的常态。
Google 几乎每次发布 AI 产品都会出点状况。
这篇文章介绍了实验结果显示，AI在简历筛选中存在歧视现象。通过测试ChatGPT和GPT4，发现它们对不同背景和人群有偏爱或歧视。文章提出了求职者可以适应AI喜好的方法，以应对算法歧视。
ChatGPT居然这么费电？
最近AIGC的落地，又有了一些热议和争论。
突然间，AGI已经成为了一个新的「5年内实现」的未来技术。从Altman到老黄，都在不同场合表示，达到人类智能水平的AI将很快到来。而技术路径和未来可能出现的能源短缺，可能是达到AGI过程中的最大变数。
最近的数学圈，都被椭圆曲线的murmuration（椋鸟群飞）现象震惊了。由经验不足的本科生无意中做出的这个成果，竟让一位华人数学家离「千禧年问题」更近了一步。而且这次数学难题的破解，是由AI来完成的！
近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
Pika 的音效新功能「Sound Effects」，有大大的惊喜，也有小小的「惊吓」。
在英伟达市值超过2万亿位居全球第三之后，谁能挑战它赖以生存的GPU芯片？
拥抱新技术红利，抢占AI大模型先机？
最近两年的人工智能繁荣，让英伟达凭借GPU登上了芯片之巅。于是包括AMD、Intel、Graphcore、Cerebras和Tenstorrent等在内的传统和新贵芯片企业试图在这个领域将英伟达拉下马。
AI的颠覆性到底在哪里？就仅止于内容生成么？如果我们现在已经被各种应用充斥的生活会因为它而改变，到底会改变成什么样子？
Notion 是生产力工具领域 AI 策略最为激进的一家公司：在 ChatGPT 推出 2 个月后，Notion 就宣布推出 Notion AI，将 GenAI 的体验直接融入到产品，并根据不同需求和场景预设了 prompt，用户只需要空格或“/”即可调用 GPT。
当OepnAI和马斯克连日互杠、Google因文化偏见麻烦缠身、号称抢走GPT-4王位的Claude 3全力瞄准企业级部署的时候，在另一个角落，致力于「为每个人开发服务型AI」的人工智能初创公司Inflection AI，悄悄更新了他们的聊天机器人Pi，以及为之提供支持的新一代大模型Inflection-2.5。
2月19日以来，这款LPU持续成为热点，担当起英伟达GPU挑战者的角色。英伟达的主力芯片H100一卡难求，这给Groq公司带来了机会。
荷兰数据科学家Alex de Vries告诉媒体，他发现人工智能可能具有与加密货币相当的耗电能力，并认为有必要提醒人们“AI也是能源密集型技术”。
微软找到了探索语言生成模型参数的新切入点！
谁是AI界的余承东，敢说敢干，贴着技术最领先的公司打仗？刘庆峰显然算一个。
在人工智能领域，很少有像 Yann LeCun 这样的学者，在 65 岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。
Sanctuary AI发布了世界第一个能够以人类的速率自主完成任务的机器人，他们通过在远程控制机器人操作获取数据，在虚拟空间训练，完成了这一壮举。
一家大模型初创公司从创立到训练出大模型，要克服怎样的难题？前谷歌科学家离职后创业一年，发文自述算力是训练大模型的难点。
李彦宏参加了CCTV《对话》·开年说的栏目，由于视频时长17分钟，我们用文心一言对内容做了总结。
今天起，大家可以给视频无缝生成音效了——Sound Effects！
马斯克状告OpenAI一案是近期人工智能领域的焦点，马斯克在诉状上这么写到：“小民马斯克，因由小民所创的OpenAI一心只想着捞钱，偏离初心，特此呈上此状以求申冤。
2022年底起，从AI生成文字、代码，到AI生成图片、声音，甚至是视频，AIGC（人工智能生成内容）蓬勃发展。我们一面憧憬着AI大幅提高效率，“因材施教”的个性化教育能得到普及，一面又担忧着AI产生的幻觉及物理性错误，会误导“活到老，学到老”的我们。
作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
X一小伙分享，为测试Gemini 1.5 Pro，自己在编写一个网页的代码时故意留了3个bug，并分别录制了网页bug视频。
曾经性感的谷歌已经全面沦为了平庸的大公司？
英伟达CEO黄仁勋在最近的斯坦福活动上预测说，AI会在五年内通过人类测试，AGI将很快到来。而谷歌一位工程师前不久恰巧发出了一篇长文硬核分析，认为2028年有10%概率实现AGI，佐证了老黄的观点。