最近几年，AI技术的发展远远超出普通大众和研究者的预期，「通用人工智能（AGI）」的概念也从科幻小说中走进了日常生活的讨论中，成为了许多科技公司和研究机构所追求的最终目标。
如果你手头有一个价值100亿美元的AI模型，通过了安全测试且让所有人受益，你愿意将它开源吗？
2024年，“找到靠谱工作”和“招到靠谱的人”依然是共生的困扰。我们坚定认为，抛开传统大厂，市场中仍有大量符合下一个时代红利的雇主公司等待被挖掘。赛道潜力、业务逻辑、人事情况……对这些信息的掌握和洞察，决定了求职者选择公司的眼光，也决定了面试交流的质量与深度。
训练下一代万亿级参数大模型的高效芯片诞生了！
通过什么方式够实现通用人工智能？ 近期由AGI House组织的一场主题演讲给出了解答。
日前，马斯克在与挪威央行首席执行官 Nicolai Tangen 的一次直播访谈中，说出了许多争议性言论： “我见过很多技术，AI 是我见过发展最快的技术。”
投人，仍是现阶段 AGI 领域早期投资最真实的投资逻辑之一。 如果，暂时还没有超低成本的获得用户或者客户的变局，商业上比拼的就是低成本的资金，明星创业者和大厂就更有阶段性优势。如果，当前模型能力还未定性，做出产品 PMF 仍有不确定性，持续融资能力就是投资机构考核创业者的隐性标准，「天才青年创业者密度」就比「故事」、「逻辑」、「产品」更打动投资人。
产业不信仰AGI（通用人工智能），只信仰降本增收。
小孩子都会的脑筋急转弯推理题，GPT-4和Claude 3做不出？国外一位开发者小哥坚称这一观点，认为GPT模型在训练集外毫无推理能力，无法实现AGI，甚至悬赏1万美元，发起比赛。然而，他当天就被光速打脸了！网友用高能的prompt，让GPT-4和Claude 3几乎达到百分百的正确率。
在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
