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molight
1个月前
给大家预览一下我即将要上线的新项目 用 AI 对比替代品 - 🤖 我经常有对比各种工具的需求，但 AlternativeTo 广告太多且交互差。 于是我自己 vibe 了一个，最大特点就是可以用 AI 对比同类产品。虽然直接用 AI 也能对比，但是 AI 做不了精选和存档，还是不大方便。
#AI工具 #产品对比 #效率工具 #竞品分析 #AI精选
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Viking
1个月前
一个大好消息： Google Chrome 终于要有垂直标签页了，当你打开几十个 tabs 的时候，再也不用忍受顶部挤成一排啥也看不清的小图标了。
#Google Chrome #垂直标签页 #用户体验 #效率提升 #积极
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Viking
1个月前
Postman 在这次事故也挂了，让我越来越觉得本地优先软件的重要性了，现在不管什么功能的软件都弄个帐户，在整个云端同步真的是画蛇添足： 我前几年就把 Postman 换成了 Bruno 除了界面难看点，别的相当完美，每个请求就是 .bru 格式的文件，如果要同步也非常方便， 直接将一系列 .bru 文件可以直接推送到 git 当中就可以了。 至于 Obsidian，也是我非常喜欢的本地优先软件，同样结合 git 插件，就可以满足我所有的需求了。
#Postman #Bruno #本地优先软件 #git同步 #Obsidian
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高伐林
1个月前
22家国际广播机构对ChatGPT、微软Copilot、谷歌Gemini和Perplexity AI这四款人工智能聊天工具联合研究，审查了准确性、来源引用、上下文、编辑表述能力等，询问了常见新闻问题如“乌克兰矿产交易是什么？”或“川普能竞选第三任期吗？” 发现均经常歪曲新闻内容，往往无法区分事实与观点。使用者须警惕！
#AI聊天工具 #歪曲新闻 #事实与观点混淆 #国际广播机构 #信息审查
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Frank
1个月前
嘉立创也太能卷了，pcb和cnc都能干，甚至还有自研工业软件，而且交付时间是以小时为单位的😅
#嘉立创 #pcb #CNC #工业软件 #交付速度快
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初码
1个月前
中国在魔幻的赛博经济（科技加速，民生崩塌）现状下，如果能尽快完善个人破产法并进一步与企业破产制度和流程合并，那真的是功在当代利在千秋了，在这个AI时代奇点上，再次获得30年的领先身位
#中国经济 #个人破产法 #赛博经济 #AI时代 #民生崩塌
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GitHubDaily
1个月前
有位开发者，基于 DeepSeek-OCR 模型，做了一个高质量的 PDF 文档转 Markdown 文件的开源工具。 不仅能准确地识别文档内容，还能完整保留原始格式结构，以及自动提取文档中的图片。 GitHub： 支持标准化的 Markdown 转换、纯 OCR 提取和自定义提示词处理等多种模式，以及批量处理多个文档。 通过 Docker 部署使用，并配备完整的 REST API 接口方便集成，注意电脑的显卡至少要 12GB 显存。
#DeepSeek-OCR #PDF转Markdown #开源工具 #文档转换 #REST API
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小牛OTC
1个月前
阿里Ai赢了， 止盈以后继续他妈的追多
#阿里 #AI #盈利 #追多 #积极
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三十年前，加州尔湾大学的实验室里，Roy Fielding 在 HTTP 协议中埋下了402 状态码这个孤独的彩蛋，期待着一个“按需付费”的互联网未来。 依照他的设想，用户可以为一篇文章付几分钱，为一张图片付几美分，支付会像“ TCP/IP ”握手一样自然地发生在后台。 但在那个互联网狂飙突进年代，这种设想却注定无处生根： 高昂的交易成本让微支付沦为笑话，割裂的用户体验让每次付费都备受折磨，空白的技术基础让这一切只能停留在纸面.....当然，最关键的是，互联网高速增长的20年，“免费”才是主旋律。 于是，Roy Fielding当初那个浪漫的设想被压垮了，HTTP 402 也沉睡了三十年，像一段被遗忘的注脚。 然而，三十年后，“互联网、AI、区块链、MEME”在某个拐角处神奇地相遇了，并产生了不可思议的化学反应。 -AI Agent带来了原子化消费范式，它不需要订阅，不需要广告，只需要 xxxx美元的每一次API调用； -区块链饱和的infra提供了即时结算能力，它让毫秒级的微支付、高频、低成本交易具备了可行性； -MEME给出了爆炸性的病毒传播，让人人如饥似渴般学习x402技术及背后的生态； 重点来了！ x402 协议正好把这四股力量拧成了一股绳。把互联网需求和区块链infra能力原本两个平行的世界，焊接到了一起！ 这不仅改变了传统的复杂支付范式，还迎合了稳定币大潮下，传统金融和加密资产汇流的大趋势。 想想看，当支付不再需要跳转和确认，当区块链成为互联网协议层原生能力的一部分，当 AI Agent可以像呼吸一样完成千万笔微支付。最关键的是，AI LLMs的到处猎取数据，即将彻底破坏传统互联网的“广告”商业模式。 需要发起一场“按需付费”革命！ So，这种种因素叠加下，Roy Fielding那个三十年前被雪藏的“付费”梦想，终于可以搬上台桌重生了。 HTTP 402，那个孤独了三十年的状态码，也终于等来了属于它的x402时代。
#互联网 #HTTP 402 #按需付费 #区块链 #AI Agent
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Y11
1个月前
最近几年，短视频的崛起让信息传播变得更加迅猛，但也带来了一些值得思考的变化。 回想五年前，我曾觉得互联网内容更偏向精英式表达，追求精致的画面和侃侃而谈的姿态。 但现在，大家越来越喜欢接地气的平视化内容。 就像年轻人拍vlog，直接拿着相机记录真实生活，这种不加修饰的表达反而更加受欢迎。 这说明，人们开始拒绝高高在上的“灌输式”内容，更渴望平等、真实的交流。 短视频的流行确实改变了信息传播的方式。 它的传播能力远超长视频，因为人们天生就追求更高效的信息获取。 但问题也随之而来：为了吸引眼球，很多内容开始走极端。 标题越来越夸张，音量越调越大，画面越来越刺眼，甚至出现了“摇一摇跳转广告”这种让人反感的设计。 这种“博眼球至上”的逻辑，让整个内容生态陷入了“军备竞赛”，最终损害的是用户体验。 碎片化内容也是个值得关注的现象。 现在大家刷短视频一晚上就能消磨六小时，但我也会担心：如果年轻人长期沉浸在这种即时刺激中，会不会失去深度思考的能力？其实不只是中国，全球都面临这个问题。那些追求“爽感”的内容，比如“霸道总裁”式的爽文爽剧，在全球市场都很受欢迎。这说明，大众对简单直接的情绪满足有持续需求，但我们也要警惕过度依赖这种“即时兴奋”。 在这样的背景下，自媒体的生存空间也在变化。 朋友最近对我说，他们团队的核心收入来自商单，但一直坚持“站着挣钱”——即便厂商希望我们只说好话，还是会客观评价。最近遇到一个难题：厂商找他们拍样片，其实是想要他们做正面评测，但他们的原则是优缺点都讲。不过因为他们有一定影响力，才能坚持这种平衡。当然，不是所有自媒体都能做到这一点，很多人抵不住“高预算”的诱惑，这确实是个现实问题。 说到赚钱，内容行业最大的痛点是“没有规模效应”。他们尝试过其他方向，最后发现服装这个赛道可行。现在他们的T恤能卖到几十万件，超过了很多传统服装厂商。这让他意识到，电商可能是自媒体变现的重要突破口，因为它能把内容影响力转化为实际销量，实现规模效应。 目前他们没有融资，也不打算融资。他觉得内容公司的扩张，钱不是关键。很多内容公司拿了钱后，反而失去了初心，变成了“为投资人打工”的工具。他们更想探索自媒体的上限：如果做服装能做到多大？如果做商业内容，报价能达到多少？全球最成功的视频作者“野兽先生”一年能做到百亿级收入，这就是我们的目标之一。 关于内容创作，他有个重要的原则：赚钱和追求爆款必须分开。想做商单就别总想着爆火，想做爆款就别太计较眼前收益。这两者很难兼顾，强行结合只会内耗。另外，大众情绪感知能力是自媒体的核心竞争力，必须敏锐捕捉用户的情绪变化，才能持续获得增长。 短视频的5秒留存率至关重要，一旦用户划走，内容就失去了意义。而长视频要看三个指标：封面点击率、用户平均观看时长、播放完成率。我还发现一个趋势：把优质短视频拼成“合集”可能比单独的短视频更有潜力。比如把多个“车祸视频”拼成合集，用户不用频繁滑动，体验更好。这或许是未来内容形态的方向。 最后聊聊AI的冲击。 我最近一直在关注AI，甚至开始疯狂学习。说实话，AI确实让我感到一丝焦虑：它能快速生成内容、制作封面、剪辑视频，未来可能会替代部分岗位。 但我认为，人类的核心竞争力还是“真实性”和“讲故事的能力”。AI可以模仿形式，但很难复制独特的人生经历和情感共鸣。所以，与其害怕被替代，不如主动拥抱AI，把它当作工具来提升效率，而不是被它取代。 总自媒体行业正在经历深刻的变革。我们既要抓住短视频的流量红利，也要保持对内容本质的敬畏； 既要探索商业变现的新可能，也要坚守内容创作的初心。
#短视频 #内容创作 #自媒体变现 #AI焦虑 #真实性
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赵纯想
1个月前
LpaerAI is coming，也许是世界上首款真·懂电影剧作理论的Agent。 AgentUIUX交互正在剧烈地蜕变，每一个垂直的领域都应当有自己专属的UI面板。单我的感觉是，万变不离其宗，总会分为“产出物”，和“迭代窗口”。 代码IDE，代码是产出物，chat区域是迭代窗口。Lovart中，无限画布是产出物，chat区域是迭代窗口。 产出物根据陈列方式有所不同。迭代窗口，根据chat交互体验有所不同。 一切都没有定型。一切都在演变。喜欢这个被AI搅乱的时代。
#LpaerAI #电影剧作理论 #AgentUIUX #AI #迭代窗口
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最近 cloudcone 又打折了 买了一台大盘鸡 来跑点数据 如果你有兴趣的话可以帮我回个本 最便宜的只要 $1.08 一个月 这个价格相当美丽了 （当然 你买这个价位的机器不应该对他的线路质量有期待）
#cloudcone打折 #大盘鸡 #低价服务器 #线路质量一般 #回本
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sitin
1个月前
发现了一个浏览器自动化开源项目—— Chrome 插件：Nanobrowser Nanobrowser是一款开源的Chrome浏览器插件，通过接入AI大模型API实现网页自动化操作。配置简单，支持中文指令，无需编程基础 采用多智能体架构，包含规划者（Planner）、导航者（Navigator）和验证者（Validator）三个角色协同工作，能自动完成网页跳转、数据提取等任务。 只需在侧边栏输入自然语言指令，例如“前往HuggingFace查看热门论文”，插件即可自动执行并返回结果。支持OpenAI、DeepSeek等主流模型，所有操作均在本地浏览器完成，保障数据隐私。 主要功能 多智能体系统（Multi-agent System）: Planner（规划器）：负责制定和调整任务策略。 Navigator（导航器）：执行网页导航和操作。 Validator（验证器）：检查任务是否成功完成。 交互式侧边栏：提供直观的聊天界面，实时显示任务状态，用户用自然语言与智能体交互。 任务自动化：自动化重复性网页任务，如信息提取、数据整理等，节省时间和精力。 多 LLM 支持：支持连接多种大型语言模型（LLM）提供商，用户根据需求为不同智能体选择不同的模型。 该工具适用于电商比价、信息采集、办公自动化等场景，安装后无需订阅费用，适合追求高效且注重隐私的用户。
#浏览器自动化 #Chrome插件 #AI大模型 #多智能体系统 #数据隐私
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Leva
1个月前
上海交大2026博士生扩招至5000人，超过美国前二十大学总和，这人才红利，杠杠滴。
#上海交大 #博士生扩招 #人才红利 #积极
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Limbo
1个月前
百川发布了循证增强医疗大模型 Baichuan-M2 Plus 挺好玩的，第一次听说 "循证增强" 这个词汇，首创六源循证推理范式，说白了就是使用权威来源的医学证据，规避通用大模型知识来源混杂导致的不符合循证医学范式问题。好奇的是模型本身能力还是内置workflow呢。
#百川 #医疗大模型 #循证增强 #Baichuan-M2 Plus #医学证据
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怎么说呢，我隐约觉得宝玉老师搬运太多把自己限制住了。 用好AI，意思不是让你自己成为编程架构师，而是你要让AI成为编程架构师啊！
#宝玉老师 #AI #编程架构师 #搬运 #限制
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Viking
1个月前
突然发现，Cursor 新 beta 版本推出了语音输入功能，这下 Vibe coding 更方便了，一些第三方软件也不需要用了。 不知道用的啥模型？但是好像没有耗费 token 的记录。挺好用的，比手打快多了，而且还支持说 "sumbit" 以后直接提交。 默认不是开启的，要在 Cursor Settings => Beta => Early Access 开启一下 现在我发现 Cursor 越来越好用了，和 Cli 相比，我发现我还是喜欢 IDE 啊
#Cursor #语音输入 #Vibe Coding #IDE #Beta版本
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M2 工程上应该还有不少的问题 😂
#M2 #工程问题 #待解决 #技术挑战 #有待改进
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铁锤人
1个月前
硅谷初创的资深工程师如何用 AI 提醒呢 在Reddit 的r/vibecoding 板块上看到的火贴 你们公司现在如何干？
#AI #硅谷 #工程师 #Reddit #r/vibecoding
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小众软件
1个月前
WeChat Selkies – 为什么要在 Docker 中运行 QQ / 微信？
#WeChat #Docker #QQ #微信 #Selkies
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Geek
1个月前
“这尼玛连做个翻墙软件都要造墙，真是令人叹为观止。" Shadowsocks 原作者还说过这样的话🤣 Shadowsocks 笔记
#翻墙软件 #造墙 #Shadowsocks #作者 #负面
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德潤傳媒
1个月前
🚨突发新闻：苹果正在与 SpaceX 洽谈，计划将 Starlink 卫星服务引入未来的 iPhone🔥 Starlink 将能够直接向你的手机发送信号。信号将无死角。即使没有手机信号塔，你的手机也能正常工作。
#苹果 #SpaceX #Starlink #iPhone #卫星服务
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图拉鼎
1个月前
TIL Swift 的 Macro 外是可以应用 available 的。但是 Xcode 并不支持像在 class/func 里写代码那样的直接“apply”一下就给你加上。
#SWIFT #Macro #Xcode #available
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初码
1个月前
技术圈怎么不来个户晨风，搞下阶级等级划分，感觉会很有意思，比如上等C人，C++人，中产C#人、JAVA人，底层PHP人、JS人、Python人，哈哈哈哈哈。“我是原生强静态非托管人，写的是裸金属机器码，你一个拿着解释器写前端的算什么东西？”
#技术圈 #阶级划分 #编程语言 #鄙视链 #程序员
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howie.serious
1个月前
安装一个MCP，就可以用一条prompt，完成对个人阅读库全部内容中任意主题的信息综合 ===Ilya Sutskever：AI之神的思想全景=== 一、人物背景与成就 学术轨迹 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克弗，1985/86年生）是俄罗斯裔以色列-加拿大计算机科学家，被誉为"AI之神"。他的学术经历堪称传奇： 17岁开始跟随 Geoffrey Hinton 工作 2005年获多伦多大学数学学士学位 在 Geoffrey Hinton 指导下获得计算机科学硕士和博士学位 2012年博士后于斯坦福大学，师从 Andrew Ng 里程碑式贡献 AlexNet（2012）：与 Alex Krizhevsky 和 Geoffrey Hinton 共同发明，开启深度学习革命 Sequence-to-Sequence Learning（2014）：奠定现代自然语言处理基础 OpenAI 联合创始人（2015）：担任首席科学家 GPT系列：ChatGPT 和 GPT-4 背后的核心科学家 超级对齐项目（2023）：致力于解决AGI安全问题 二、核心技术理念 1. 预测即压缩（Prediction is Compression） Ilya 最深刻的洞察之一： "预测的本质就是压缩。要想很好地预测数据，你最终需要理解产生数据的真实底层过程。" 这个观点颠覆了人们对"统计模型"的浅显理解： 学习统计规律远比表面看起来重要 要压缩好数据，就需要理解产生数据的世界 当生成模型变得极其出色时，它们将拥有**"令人震惊程度的理解力"** 2. Scaling Law（规模法则） Ilya 早期就预见并坚持规模化的重要性： 关键观点： "规模化什么"比"是否规模化"更重要 深度学习的伟大突破在于：它提供了第一个能够生产性地使用规模并从中获得回报的方法 你必须规模化一些特定的东西——那些能够从规模中受益的东西 历史预见： 2017年就预见算力每年10倍增长将带来革命性变化 坚持认为大型神经网络能够实现人类的瞬时认知能力 3. Transformer 的革命性认知 Ilya 回忆说，看到 Transformer 论文后： "字面意义上第二天，我就清楚地认识到 Transformer 解决了循环神经网络学习长期依赖的局限性。" 这种敏锐的洞察力让 OpenAI 从一开始就选对了技术路线。 4. 无监督学习的圣杯 Ilya 在 OpenAI 早期探索的核心理念： "预测下一个词就是你所需要的一切（Predicting the next thing is all you need）" 当时无监督学习被视为机器学习的圣杯，而现在这个问题已经被"完全解决"，以至于没人再谈论它了。 三、对AI理解的深刻洞见 1. AI不只是统计模型 Ilya 强烈反对简单地将语言模型视为"统计模型"： "我认为学习统计规律是一件比表面看起来更重要的事。预测也是一种统计现象，但要预测好，你最终需要理解产生数据的真实底层过程。" 关键论断： 预训练模型已经知道它们需要知道的关于底层现实的一切 它们拥有关于语言的知识，也拥有关于世界中产生语言的过程的大量知识 随着生成模型变得异常出色，它们将拥有对世界及其微妙之处的令人震惊的理解程度 2. 幻觉问题的本质 对于AI的"幻觉"问题，Ilya 有独特见解： "语言模型确实有幻觉倾向，但那是因为语言模型很擅长学习世界，但在产生良好输出方面稍逊一筹。" 这揭示了： 幻觉不是理解力不足的问题 而是输出生成机制的问题 可以通过强化学习来改善 四、AGI愿景与AI发展阶段 1. AGI的定义与必然性 Ilya 对AGI（通用人工智能）有清晰定义： "一个能够完成人类所做的任何工作或任务，但做得更好的计算机系统。" 为什么AGI是必然的？ Ilya 的逻辑极其简洁有力： "我们所有人都有一个大脑，而大脑是一个生物计算机。那么，为什么数字计算机不能做同样的事情呢？" 这是Ilya对AGI最核心的信念基础： 人类智能 = 生物计算机（大脑） AI = 数字计算机 因此，AI终将能做人类能做的一切 2. AI发展的三个阶段 根据 Ilya 的讲座，AI发展分为三个阶段： 第一阶段：预训练时代 核心能力：系统一（直觉、语言、常识） 状态：已经走过 第二阶段：Self-Play RL（强化学习自我对弈） 核心能力：系统二（反思、推理、计划） 状态：正在进行中 代表：o1等推理模型 第三阶段：Multi-Agent RL（多智能体强化学习） 潜在突破：可能涌现自我意识？ 逻辑：模型需要区分不同agent的角色（你是谁、他是谁） 推测：这可能导致"我是谁"的自我意识涌现 3. 数据限制与范式转变 Ilya 在2024年的重要判断： "数据是AI的化石燃料，预训练时代即将结束。" 关键洞察： "我们只有一个互联网"——数据有限 大模型只是一个静态知识库 天然无法支持continuous learning（持续学习） 未来方向： Agent 合成数据 推理时计算 从"知识消化者"到"主动学习者"的进化 五、对人类的建议：AI时代生存法则 1. 心态：接受现实，向前看 Ilya 分享了他在动荡一年后的人生智慧： "接受现实本身，不沉湎于过往的悔恨，专注于改善当下。" 为什么这很重要？ 人总易纠结于过去的错误、不幸或不公 更有效的方式：认清现状，思考"接下来最优的行动是什么？" 承认：这是"与自身情绪无休止的较量"，他自己也很难做到 2. AI不可回避 Ilya 引用托洛茨基的名言做类比： "你可以不关心政治，但政治会关心你。同样，你可以不关心AI，但AI会关心你。" 现实： 今天的AI已经相当大地改变了世界 明天的AI将能做人类能做的一切（不是部分，是一切） 不论你喜欢还是讨厌，你的生活都会在很大程度上被AI影响和塑造 3. 唯一的答案：就是用AI（Simply Using AI） 面对"该学什么技能？选什么专业？"这类问题，Ilya 的回答出人意料地简单： "唯一的答案是：就是用AI（simply using AI）" 为什么？ 培养AI直觉：通过使用最好的AI，你会培养出对AI能力的直觉 不会错过突破：AI在不断突破，只有通过使用，当突破时刻到来时你才不会看不到 实践胜于理论： "读再多论文，了解再多AI信息，也比不过亲自使用、亲自体验、用双眼亲自看到。" 产生能量：关注AI能力，当关键时刻来临时不忽视它，这将产生必要的能量来克服AI带来的挑战 4. 最大的挑战与最大的回报 "AI带来的挑战是人类有史以来最大的挑战。克服它也将带来最大的回报。" 六、关于AI安全与伦理 1. "玩上帝"的自觉 Ilya 对AI的伦理维度有清醒认识： "科学家们被指责玩上帝已经有一段时间了，但在某种真实意义上，我们正在创造一些与我们迄今为止创造的任何东西都非常不同的东西。" 2. 超级对齐项目 2023年，Ilya 宣布共同领导OpenAI的"超级对齐"项目： 目标：在4年内解决超级智能的对齐问题 判断：即使超级智能看起来还很遥远，但它可能在这个十年内发生 背景：他与OpenAI管理层在AI安全投入程度上存在分歧，这是他最终离开的原因之一 3. AGI军备竞赛的隐忧 Ilya 公开质疑： "AGI军备竞赛对人类是好还是坏？" 七、思想演变的轨迹（2014-2024） 通过十年邮件和演讲，我们可以看到一位顶尖科学家思想的一致性与演进： 2014年：提出大型神经网络能实现人类瞬时认知能力 2017年：预见算力每年10倍增长带来革命 2019年：深入阐述"预测即压缩"的理念 2023年：关注超级对齐与AI安全 2024年：指出"数据是化石燃料"，预训练时代结束 一致的主题： 对大模型和规模化的坚定信念 对AGI的长期愿景从未改变 同时对AI局限性保持清醒 从"知识消化者"到"主动学习者"的进化路径 八、关键语录精选 关于AI本质 "预测即压缩" "要预测好，必须理解产生数据的世界" "大脑是生物计算机，所以数字计算机能做人类能做的一切" 关于AI发展 "很难谈论语言模型的局限性，因为两年前人们自信评论的局限性，现在完全不一样了" "规模化什么比是否规模化更重要" "我们只有一个互联网" 关于人生智慧 "接受现实，不悔恨过去，专注改善当下" "与情绪的持续斗争" "就是用AI——这是唯一答案" 关于AI理解 "预训练模型已经知道它们需要知道的关于底层现实的一切" "它们将拥有令人震惊程度的理解力" "幻觉是因为语言模型擅长学习但不太擅长输出" 关于AI挑战 "AI是人类有史以来最大的挑战，克服它也将带来最大回报" "你可以不关心AI，但AI会关心你" "我们正在创造与以往完全不同的东西" 九、对终身学习者的启示 从 Ilya 的思想中，我们可以提炼出几点对终身学习者的启示： 1. 保持技术敏感度 不是学具体技能，而是培养"AI直觉" 通过使用最好的AI来保持对前沿的感知 2. 拥抱不确定性 AI的局限性随时可能被打破 今天的"不可能"可能是明天的"理所当然" 3. 深入理解本质 不满足于表面的"统计模型"解释 追问"预测为什么有效""压缩意味着什么" 4. 向前看，不纠结 接受现实，专注当下最优行动 不与情绪和过去拉锯 5. 保持好奇与哲学思考 "什么是学习？什么是经验？什么是思考？" "大脑如何工作？" 从哲学高度审视技术问题 十、结语 Ilya Sutskever 不仅是一位技术天才，更是一位有着深刻哲学思考的AI思想家。他的贡献不仅在于具体的技术突破（AlexNet、Seq2Seq、GPT系列），更在于他对AI本质的深刻理解、对未来的准确预见，以及对人类在AI时代如何自处的真诚建议。 他的思想核心可以用一句话概括： AI终将能做人类能做的一切，而我们需要做的就是理解它、使用它、驾驭它——同时保持对其力量的敬畏和对人类未来的责任。 从某种意义上说，Ilya 代表了AI研究者的理想形态：技术上激进但不盲目，对未来乐观但不天真，对风险警惕但不停滞。他十年如一日的坚持和预见性，让他成为当之无愧的"AI之神"。 最后，用 Ilya 自己的话作为结束： "关注AI，留意它，然后产生能量去解决随之而来的问题——这将是主要任务。从某种意义上说，AI带来的挑战是人类有史以来最大的挑战。克服它也将带来最大的回报。" --- 本综述基于 Ilya Sutskever 在多个公开演讲、采访和学术论文中的观点整理而成，涵盖他从2014年至2024年的思想演变。 数据来源：多伦多大学毕业演讲、NeurIPS演讲、Guardian采访、Eye on AI采访、维基百科等公开资料。
#Ilya Sutskever #AI发展阶段 #AGI愿景 #AI安全伦理 #AI时代生存法则