AI快讯
Scaling Laws与AI的未来：预训练时代的终结与新突破
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024演讲中宣布，预训练时代即将终结，数据增长已达极限。AI的未来将依赖于智能体、合成数据和推理时计算。本文深入探讨Scaling Law...
字节跳动Top Seed人才计划：引领AI研究的新引擎
字节跳动推出的Top Seed人才计划，旨在全球范围内招募顶尖AI研究人才，推动大模型领域的技术突破。该计划提供丰富的资源和成长空间，吸引了众多优秀学子，成...
从World Model到PhD级AI：人工智能的未来发展洞察
OpenAI研究科学家Noam Brown分享了人工智能发展的最新洞察，重点探讨了推理计算、预训练的经济性限制以及通用推理能力对实现AGI的重要性。文章深入分析了Worl...
推理时计算：AI未来突破的关键方向
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024宣布“预训练时代”即将终结，AI未来的突破方向将是智能体、合成数据和推理时计算。本文探讨了推理时计算的重要性、技术实现及其...
AGI新纪元：字节跳动“Seed Edge”项目引领人工智能未来
字节跳动豆包大模型团队设立的“Seed Edge”研究项目，正在探索AGI的新方法，涵盖五大研究方向，如推理能力和感知能力的边界。该项目鼓励跨模态、跨团队合作，...
O1模型：人工智能推理计算的新里程碑
OpenAI研究科学家Noam Brown分享了对人工智能发展的深刻见解，特别是推理计算和预训练的未来。他预测未来将出现统一的多模态和多任务模型，并指出O1模型作为...
超级智能的未来：从预训练到智能体的革命性跨越
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024发表演讲，宣布“预训练时代”即将终结，AI未来的突破方向将是智能体、合成数据和推理时计算。他展望了超级智能的前景，认为未来...
字节跳动“Seed Edge”项目：探索AGI未来的五大方向
字节跳动豆包大模型团队启动了代号为“Seed Edge”的研究项目，专注于探索AGI的新方法。该项目已初步确定了五大研究方向，包括推理能力、感知能力的边界等，并...
稀疏神经网络训练：DeepSeek如何推动AI技术的普及与创新
DeepSeek通过开源其低成本AI模型和稀疏神经网络训练方法，显著提高了推理效率并降低了计算和能源需求。这一举措不仅推动了全球AI技术的普及，还促进了新的人...
DeepSeek R1模型：开源AI技术的革命性突破
DeepSeek是一家中国的人工智能初创公司，其创始人梁文峰带领团队开发了R1模型，通过开源和低成本策略，推动了全球AI技术的普及和创新。R1模型采用稀疏神经网...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。