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2024-10-07 15:24:30

硅谷华人的科技盛会，很开心作为志愿者参与华源峰会！见到许多前辈朋友，收获满满～
分享一下各位大佬都说了啥。

💡李开复
▪️ GenAI生态系统将成为继PC时代和移动时代之后，第三次也是蕞大的生产力革命。
▪️ 人工智能目前需要解决的两个主要问题：模型还不够好，和推理价格太高。多模态将改善应用构建成本，我们正看到推理成本下降（每年下降10倍，比摩尔定律更快）
▪️ 技术整合是由垂直整合催化的，每个应用程序都将被重写，以由更强大的AI原生应用程序驱动。

💡Bill Jia（谷歌核心机器学习/人工智能工程副总裁）
▪️ 人工智能是资本密集型的，需要基础设施来训练基础模型。大公司或具有技术优势的新兴公司在人工智能竞赛中占据优势。Mistral、Anthropic 等公司，如果没有资本支持很难生存。
▪️ 高效�...

2024-09-16 13:25:29

五年没回国，聊聊今年回去的震撼体验。可能对于大部分朋友来说很平常，总之我像个刘姥姥，看得一愣一愣的。
1）国内服务业太好了，提出什么请求基本都会答应，还不收小费。在上海的蕞后一天，我和Dale还有题叶等几位朋友，去了人均不到一百的餐厅。不仅能帮保管行李，更是受到服务员们的夹道欢迎。。。
2）有个很神奇的服务，上门收快递！我受人之托带回了一些物品，问朋友附近哪里有邮局，朋友说app里直接搞就行，一小时内快递员人就在了。
3）吃的很好吃还很便宜。在北京吃到了两百多r的黑松露烤鸭，同样的价钱在硅谷只能吃盒饭。
4）因为上一条，我狂吃了好多东西，终于吃进医院了（囧）。进急诊的时候以为自己会破产，结果居然很便宜。当场缴费明明白白，完全不需要和医院、保险写邮件扯皮。
5）街上大家穿的�...

2024-08-01 09:56:25

科研入坑一周年，喜提 CVPR workshop 最佳论文。分享一下我的水论文大法
▪️微改网络结构 + 旧数据集 = 《我发明了新的网络结构》
▪️旧网络结构 + 新数据集 = 《我开源了新的数据造福人类》
▪️跑了一堆微改的网络结构，找到那个0.3%领先的 = 《我大大改进了现有网络结构》
▪️旧网络结构 + 旧数据集 + 新的应用领域 = 《我开辟了深度学习在X领域的应用》
▪️旧网络结构 + 旧数据集 + 新的评估方法 = 《我认为这样评估模型更合理》

以上方法有一些变种，比如我 WACV 2024 论文《Fast and Interpretable Face Identification for Out-Of-Distribution Data Using Vision Transformers》，属于微改网络结构（�...

2024-07-14 10:46:10

2024年春，我与硅谷知名连续创业者Siqi Chen交流，他认为人工智能并不会增加贫富差距。以下是我们在AirChat上的语音聊天——

欣欣：我担心AI会让富人更富，穷人更穷。从长远来看，我想把它比作工业革命，总体上人们的生活水平会提高。但短期内，比如说未来一二十年，那些已经拥有大量资源的人可以在AI上投入更多，而穷人则失去工作，没有任何优势。

Siqi：有优势的人可以利用这些优势，这看起来是件好事，我们希望人们变得更富有。我们真正想防止的是穷人变得更穷，这确实是我们想减轻的一个真实风险。

欣欣：那么我们如何缓解这个问题呢？有什么切实可行的，短期的解决方案吗？

Siqi：我还不完全确信，穷人变得更穷是不可避免的短期后果。由于AI的存在，那些有效用的基本商品，像食品和教育，可能会变得丰富且�...

2024-07-11 09:15:13

#无人驾驶技术会取代司机吗# 三五年内很难代替人类。现在谈网约车司机是否会失业，太早了。
首先，分享我在旧金山体验无人驾驶的经历。我打了两次车，一次连车都没找到，也没法联系司机；一次车子走错路，还没走路快，我半路下车的。
国内路况只会更复杂，更难交给AI处理。

其次在业内，自动驾驶按照能力，理论上划分为五个等级：
L1在特定环境下驾驶辅助，如定速巡航和车道偏离提醒；
L2能够使用方向盘和自动加减速等，人类司机还是要手动操作�...

2024-07-11 00:15:29

六年老博主参观了#新浪#北京总部！
这个楼超级大，有健身房、教室、图书馆、奶茶店，还有一个理发室。
微博是我自媒体之路开始的地方，认识了一些相伴很多年的朋友，留有超多美好的回忆
跟微博的粉丝也最有亲切感。记得当年大家一人一票帮我开通超话，还在评论区各种写段子玩梗 随着ChatGPT这类生成式AI的发展，越来越多的行业会被AI所影响。今天我邀请到了【AI大模型从业者】刘河杉，分享一下大学的专业选择，以及如何保持个人竞争力。我...

2024-06-22 08:57:10

随着ChatGPT这类生成式AI的发展，越来越多的行业会被AI所影响。今天我邀请到了【AI大模型从业者】刘河杉，分享一下大学的专业选择，以及如何保持个人竞争力。
我认为未来学界的人工智能分为两类——
第一类是AI研究端，也就是去训练、微调一些大模型，来服务特定的细分领域。这类专业需求应该是会一直稳定存在的，门槛可能没有大家想象的那么高，需要一些基础的大学数学（线性代数和概率论）和基本的编程能力（根据不同的领域，Python、C++等）。所有专业无论文理，只要能学到相关的知识，都可以选择，然后与AI结合。这类工作的下限不高但上限非常高，竞争会非常激烈。（大部分需要的知识都是本科数学，但有些可能需要你对某些领域如代数，概率论有比较深的理解，所以数学很重要！）
第二类是AI应用端，比如前些年经典的热...