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最近，大模型训练遭恶意攻击事件已经刷屏了。就在刚刚，Anthropic也发布了一篇论文，探讨了前沿模型的巨大破坏力，他们发现：模型遇到危险任务时会隐藏真实能力，还会在代码库中巧妙地插入bug，躲过LLM和人类「检查官」的追踪！
科技巨头如亚马逊、微软、谷歌和Meta每年在AI相关的投资上花费300亿至600亿美元。
企业可以针对不同岗位生成个性化的培训内容。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出，通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
虽然数据有限，但AI性能不会停滞不前，我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息，还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上，以提供更多的价值。
神秘的合约条款被曝光。
在强化学习中，当智能体的奖励机制与设计者的意图不一致时，可能会导致不理想的行为，而KL正则化作为一种常用的解决方案，通过限制智能体的行为来防止这种情况，但智能体在某些情况下仍可能表现出意料之外的行为；为了提高智能体的可靠性，研究人员提出了新的理论方案，通过改变指导原则来增强智能体在未知情况下的谨慎性。
训练Transformer，用来解决132年的数学世纪难题！
新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind创始人哈萨比斯的最新访谈来了～
到底是硬件+AI，还是AI+硬件？