Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越，被誉为 “神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括：反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新（深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构）。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）在内的诸多人才。
诺贝尔物理学奖公布第二天，争议依然未平息。诺奖官号都被愤怒的网友冲了：AI不是物理学！Hopfield网络和反向传播算法究竟与物理学有何关系？这要从Hinton和Ilya 12年前的那件事说起。
大语言模型市场的整合与差异：大语言模型市场存在整合的趋势。一方面，人工智能发展的基础产业是资本密集型的，市场整合对于大语言模型市场的资本支撑是必要的。另一方面，为尽可能提高算法的泛化能力，单个大语言模型也需要集成多种创新功能。市场集中度的提高使得企业需要进一步考虑大语言模型的差异化。
引领AI搜索时代产品新定义 ：谷歌发明于1998年的基于关键词的算法至今还在使用着，但对于现代互联网的庞大内容和SEO行业并不适用。
AI 设计芯片的新纪元 近日，谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片设计算法 AlphaChip，该方法致力于加速和优化计算机芯片的开发，已经历经多款 TPU 的产品考验，可在短短数小时内完成人类专家需要数周甚至数月的芯片布局设计。
人工智能是完全不同的。人们把它与以前的革命相提并论，但它是不同的，因为它是人类历史上第一个能够独立做出决定和创造新想法的技术。印刷机可以印刷我的书，但它不能写书。它只能复制我的想法。原子弹可以摧毁一座城市，但它不能自己决定轰炸哪座城市，也不能决定为什么要轰炸它。而人工智能可以做到这一点。
中国AI公司更多以市场需求为导向，聚焦于实际应用，例如自动驾驶、机器人等具体领域。在融资、技术创新、原创算法等方面与全球领先企业仍存在一定差距。
在《AI算法分析94家海外AI独角兽》提到，我们分析了2015年后成立的6500家AI公司（从2万多家公司中抽取完成融资和2022年以后创办的企业），本篇是关于VC的一篇分析报告。 我们提供了投到最多独角兽的机构列表（文末），以及对YC的业绩回报做了估算。
国内行业大模型的“江湖风云”，如今已悄然从纯算法网络PK转向了“实战派”较量。这不再是单一的技术炫技场，而是看谁能在现实世界中大展拳脚，舞出最炫的“应用落地”舞步，从真正意义上实现提效，创造出实实在在的社会价值。
如何处理小众数据，如何让这些模型高效地学习专业领域的知识，一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法，为这个问题带来了新的解决思路。
