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Ravid Shwartz Ziv
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10万元投资：普林斯顿大学庄礼伟最新访谈：架构没那么重要，数据为王
普林斯顿大学助理教授庄礼伟认为，与之前认为的相比，AI架构的重要性较低，数据规模和多样性是进步的主要驱动力。在最近的一次采访中，他强调，像残差连接和自注意力这样的基本组件，如果实现得当，无论具体架构如何，都会导致相似的性能曲线。庄还指出，当前的数据集缺乏真正的多样性，而长期记忆而非原始能力，是AI系统的主要瓶颈。
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欧洲 AMI Labs 揭开神秘面纱，倡导物理 AI 而非通用人工智能
高级机器学习智能（AMI）Labs 是一家欧洲人工智能初创公司，已揭开神秘面纱，专注于物理 AI 和世界模型的新时代。这种方法与当前以大型语言模型为中心的路径形成对比，倡导超人类适应性智能（SAI），后者强调用于规划的自监督学习和世界模型。该公司旨在将人工智能的边界推向当前生成能力之外，预计物理 AI 时代将于 2027 年左右开始。