搜索
随着人工智能的加速发展，我们常常担心AI会突然失控、超越人类控制。然而，最新研究指出，这种「突然失控」的场景或许并非最令人担忧的；AI在各个领域逐步取代人类，导致人类权力和影响力的缓慢流失，可能才是更隐蔽、更难以应对的渐变式风险。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
想象这样一个特别的“直播平台”，主播从来不担心冷场、没人气，因为根本没有真人观众，而是 AI 充当气氛组，他们始终热烈回应主播的一举一动、一言一行，只要开播，即刻能过一把当网红的瘾。你可能还在疑问到底谁是这个奇怪产品的受众，「Parallel Live」则已经能用不俗的营收表现回应一切。上个月，其幕后开发者 Ethan Keiser 通过推特宣布，该产品赚了超过百万美元。
绝对能创造价值的地方在于那些拥有一系列客户关系、能提供明确价值，并且愿意足够快地拥抱人工智能，从而不会被颠覆者取代的公司。
同是机器人，命运却各有各的不同。有的机器人出生不久就站上了春晚舞台给全国人民送祝福，而有的机器人刚来到人类世界五分钟就选择了上吊。如果是半夜打开这篇文章，已经有被吓到的网友当了你的嘴替：「像新鲜的尸体一样抽搐。」
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。
零一万物AI视频混剪项目负责人蓝雨川，新项目SparkView方向为AI视频剪辑工具。对上述信息，零一万物回复《智能涌现》：零一万物去年有一个多亿的收入，今年会有快速增长。零一万物不仅在不断上线更多的应用发掘价值，这个过程中，零一万物也会根据市场PMF对项目进行快速调整，包括加强投资部分业务、鼓励有商业化潜力的项目进行独立融资，也包括关停部分项目。