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本文探讨了人工智能意识的可能性以及相关的伦理和道德问题。作者指出，人工智能的迅速崛起引发了人们对意识机器的担忧和想象，但目前并没有确凿的证据支持机器意识的存在。作者还讨论了不同的意识理论和机器意识的可能性，并强调了预防性道德伦理在面对这些新技术时的重要性。
IMF在报告中写到，人工智能技术将会进一步加剧不同国家之间、不同收入阶层之间的贫富差距。IMF主席克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃（Kristalina Georgieva）在文章中表示：“在大多数情况下，人工智能可能会加剧整体不平等。这是一个令人不安的趋势，政策制定者必须积极应对，以防止这项技术进一步加剧社会紧张局势。”
本文是关于生成式人工智能在2024年的20条预言的内容。作者对每一条预言都表明不负责。文章提到了生成式AI的发展情况、开源和商业化的进程、自动驾驶和AI陪伴类应用的前景等内容。
热闹了一周的JPM结束了。经历了资本疯狂，真正到了检验成色的时候，多家AI+biotech研发进展受挫，也有公司经历裁员，市值也在缩水，这一赛道迎来了一个瓶颈期，也是某种程度上的低谷期。
你不是一个人！不自觉地选择了那个看起来最好看的模板，填写基本信息，却没有深入思考如何使简历更具吸引力。这其实是一个普遍现象：许多求职者仍停留在传统简历的模式上，依赖于表面的美观而非内容的深度。
今年中国的参展公司和观展人数是近几年来的一个小高峰。CES 官方发布的数据显示，本届展会的四千多家参展公司中，有超过 1100 家中国企业及其海外分支参展。
2024年了，谁家手机还没装上大模型，那就等着被友商笑话吧。
如果有关注最近这段时间的PC市场可能就会知道，一些集成了专用NPU组件的“AI处理器”，以及搭载它们的“AI PC”，最近这段时间成为了市场的焦点。
ChatGPT、OpenAI这两个名字无疑是2023年科技圈最为炙手可热的存在，但投入AI大模型赛道的显然远远不止OpenAI一家，例如谷歌有Gemini、Meta有开源的Llama 2、亚马逊也有Titan。
这个被ChatGPT创作出来的「普通男人的梦中情人」，已经在网上爆红！而她背后的创作者，短短六周内就赚了将近一万美元。
在社交媒体上发照片要谨慎了，AI工具一眼就能识破你的位置！
近日，2024 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布，本年度奖项由斯坦福教授、AI 学者克里斯托弗・曼宁（Christopher Manning）获得，获奖理由为「促进自然语言计算表示和分析方面的进展」。
图像到视频生成（I2V）任务旨在将静态图像转化为动态视频，这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息，同时确保图像内容的真实性和视觉上的连贯性。大多数现有的 I2V 方法依赖于复杂的模型架构和大量的训练数据来实现这一目标。
本综述深入探讨了大型语言模型的资源高效化问题。
从广角视图到微距拍摄，每一步由你来决定。
谁，还不知道“评论罗伯特”？一个活跃在微博平台的“赛博gai溜子”“不知疲倦显眼包”。
Nature今年的统计显示，有78%的科学家还没有将ChatGPT等AI工具纳入日常研究中来。
“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
字节&复旦大学多模态理解大模型来了：可以精确定位到视频中特定事件的发生时间。
OpenAI 宣布，正式开放 GPT3.5 微调 API，并承诺 2023 年内推出 GPT-4 微调 API。
ChatGPT是世界上最强大的模型，不过，它虽然知道你想让它帮你买票，但它却不懂如何买票，它能力的上限就摆在那儿了。好在OpenAI在GPT模型引入了一个强大的功能--函数调用(function call)。
当地时间2024年1月9日，2024年国际消费电子展(CES 2024)在美国拉斯维加斯举办。AI for All成为CES大会的关键议题之一。
这篇文章测评三个AI大模型能力：
这两天全球计算机科学排名 CSRankings 2024发布啦！
近日，在浙江大学医学院附属邵逸夫医院（下称“浙大邵逸夫医院”），患者通过扫码小程序“邵医智慧门诊”，就可以根据页面提示完成预诊病情录入，并且5秒内可自动生成规范化的电子病历，便于医生提前了解患者病史。
修路AI机器人将给路面修补工作带来“革命性转变”！
“你觉得指纹是独一无二的存在吗？”这是3年前，刚刚考入美国哥伦比亚大学计算机系的加布·郭（音译）和导师闲聊时说起的一个问题。3年后，在导师指导下，他终于就这个问题得出了答案。
CES 2024上，各路机器人又是做咖啡拉花，又是给人按摩，让人大开眼界。然而就在这时，网友却惊讶地发现，OpenAI竟然悄悄删除了ChatGPT用于军事和战争的限制！
世界上最快超算集群Frontier，用8%的GPU训练出了一个万亿级规模的大模型，而且是在AMD硬件平台之上完成。研究人员将训练的细节和克服的困难写成了一篇论文，展示了如何用非英伟达的生态完成大模型训练的技术框架和细节。
近半年来，文生视频、图生视频类的工具层出不穷，让人眼花缭乱。但不少实际体验过的用户一定会感受到，脑中的想法转化为语言尚且不易，而人类的语言复杂而精妙，想要再找到准确的提示词，让AI正确理解我们的意图，继而转换为图片和视频，实在是太难了。