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Ana Sayfaya Dön

YCombinator 最干货的《设计评论》写又出新作了。我先看为敬:《未来的 AI Interfaces | 设计评论》 做 AI SaaS 工具站的友友们必看! 人工智能正在彻底改变我们与软件交互的方式。因此,在这期"设计评论"节目中,YC普通合伙人Aaron Epstein与Cron(现为Notion日历)的创始人兼设计师Raphael Schaad坐在一起,对一些突破性的人工智能用户界面进行评论。他们将共同审视各种各样的例子,从代理和自适应UI到视频提示和逼真的语音API,所有这些都是为了一窥人工智能如何改变软件的未来。

23,176 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

2 Yorum

张钊 profil fotoğrafı
张钊1 yıl önce

主要讲了这几个案例的评论: VAPI (语音 AI) - 专为开发者设计的语音 AI 工具,展示了语音界面的重要性和延迟对用户体验的关键影响。 Retail AI - 用于自动化电话客服的 AI 语音系统,能够处理意外情况并做出调整。 Gumloop - 使用可视化工作流画布的 AI 代理系统,允许用户直观地监控和控制 AI 执行流程。 AnswerGrid - 将提示词转化为结构化数据输出的工具,提供了数据来源验证功能。 PolyMet - AI 产品设计师,可通过文字提示生成可迭代的界面设计。 Zuni - 适应性邮件应用,根据邮件内容动态提供回复选项。 - AI 视频工作室,能创建逼真的深度伪造视频,并在高保真度与即时性之间取得平衡

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MathemArt AI Art1 yıl önce

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Benzer Videolar

OpenAI联合创始人,首席科学家伊利亚10月17日TED演讲视频观点:人们将开始出于自身利益,以前所未有的协作方式采取行动, 随着人工智能的不断进步,随着技术的进步,[...]我认为将会发生的是,人们将开始出于自身利益以前所未有的协作方式采取行动。现在已经发生了。 你会看到领先的 AGI 公司开始合作,例如 Frontiers 模型论坛。我们预计公司,甚至竞争对手,将共享技术信息以确保他们的人工智能安全。我们甚至可能会看到政府这样做。 另一个例子是,在 OpenAI,我们确实相信 AGI 将会有多么引人注目。所以,我们的经营理念之一,并且已经在我们的网站上写了 5 年了,就是,当技术发展到我们非常接近 AGI、比人类更聪明的计算机时,如果其他公司距离我们还很远的话。在我们前面,那么我们不会与他们竞争,而是会帮助他们,在某种意义上加入他们。 为什么要这样做?因为我们意识到 AGI 将会带来多么令人难以置信的戏剧性。我的主张是,随着每一代能力的进步,随着人工智能变得更好,随着所有人都体验到人工智能的能力,运行人工智能工作和通用人工智能工作的人们以及从事这些工作的人们也会体验到这一点,将改变我们看待人工智能和通用人工智能的方式。这将改变集体行为。这就是为什么我希望尽管这项技术带来了巨大的挑战,但我们能够克服它们的一个重要原因。 @TEDAI2023 From:Jim Fan

AI Will

120,073 görüntüleme • 2 yıl önce

GTC 2024:黄仁勋与七位 Transformer 论文作者圆桌会谈中英文字幕 在今年的GTC大会上,英伟达的黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer的七位作者(Niki Parmar因故临时未能出席)参与圆桌论坛的讨论,这是七位作者首次在公开场合集体亮相。 他们在对话中也表达了一些令人印象深刻的观点: 1. 计算成本的降低和加速计算的兴起 在个人电脑革命的 20 年里,计算成本降低了 10000 倍,这是一个史无前例的成就。然而,计算成本的急剧下降在某个时刻停止了。为了继续推动计算能力的发展,加速计算应运而生。加速计算虽然具有挑战性,但通过加速那占据 99% 运行时间的 1% 代码,许多看似不可能的事情将变为可能。 2. 人工智能技术的突破和生成式 AI 的潜力 AlexNet 的出现标志着人工智能与 GPU 加速计算的首次结合,引发了人们对 AI 领域的广泛关注。随后,生成式 AI 的出现让人们看到了 AI 技术的巨大潜力。生成式 AI 不仅可以识别图像,还可以根据文本描述生成相应的图像,这种对数据的理解和生成能力,预示着一场新的工业革命的开始。这场革命将诞生前所未有的产品和服务,并对各行各业产生深远的影响。 3. Transformer 的诞生与自然语言处理的变革 Transformer 的发明者们分享了他们的研究动机和创新历程。最初,他们希望建立一个能够处理海量自然语言数据的高效模型。Transformer 独特的自注意力机制和并行处理能力,使其能够在各种自然语言任务上取得突破性的进展。同时,Transformer 的通用性也让研究者们意识到,它不仅适用于语言,还可以扩展到图像、音频等多个领域,这为人工智能的发展开辟了新的道路。 4. AI 创业公司的使命和愿景 随着人工智能技术的不断进步,许多 Transformer 的发明者选择离开大公司,创立了自己的 AI 公司。他们的目标是将这项变革性的技术带给更多人,让 AI 惠及各行各业。有的公司致力于创建通用的 AI 平台,有的专注于特定领域,如生物医学或金融。但他们的共同愿景是,通过人工智能来解决现实世界的问题,改善人类的生活。这些 AI 创业公司的努力,将加速人工智能技术的发展和应用。 5. 人工智能未来的发展方向 对话中,专家们对人工智能未来的发展方向进行了展望。他们认为,未来的重点将是提高模型的推理能力和常识理解。同时,高质量的数据和人机交互也至关重要。研究者们期望通过构建更高效、更通用的模型,让 AI 能够从更少的数据中学习,并具备类似人类的思考和问题解决能力。此外,将 AI 与其他领域如生物学、金融等结合,将释放出更大的潜力。

宝玉

54,522 görüntüleme • 2 yıl önce

人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者: 人类知道自己在做什么吗? Hinton: 嗯,我认为我们正在进入一个时期,在这个时期,我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者: 你相信它们能理解吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信它们是智能的吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信这些系统有自己的经历吗? Hinton: 是的。 采访者: 并且能基于那些经历做出决定吗? Hinton: 在与人类相同的意义上,是的。 采访者: 它们有意识吗? Hinton: 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说,我不认为它们有意识。 采访者: 它们会有自我意识吗? Hinton: 哦,是的。 采访者: 是吗? Hinton: 哦,是的。所以想想看。这样一来,人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton: 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂,我们就不再真正知道发生了什么,就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者: 你说什么意思,我们不知道它到底是怎么工作的?它是由人设计的。 Hinton: 不,不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时,它会产生复杂的神经网络,这些网络擅长做某些事情,但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

KK.aWSB

54,239 görüntüleme • 7 ay önce

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物?” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam: 但我认为,这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革,因为从现在开始,人们已经接受强大的人工智能将成为现实,并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年,以及随后每一代 iPhone 的更新,我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以,这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是,现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此,但其他人也是一样。 曾经,人们真正恐惧的是,我们究竟是创造了一个工具还是一个生物,这将意味着什么?现在,人们视这些系统为人类工具箱中的新工具,并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么,因为这不在它的训练数据里,它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说,你提到“意识”这个概念,模型回答:“是的,我完全明白你的意思,但我之前从未听说过这个词。” 问: “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗?” Sam: 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问: “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望,并且仅仅为了创作的乐趣而去创作,那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam: 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗?这真的很棒。

Lei.sea

14,132 görüntüleme • 2 yıl önce

Ilya——塑造世界的人工智能科学家 如今,AI 是一项伟大的科技,因为 AI 将解决我们现在面临的所有问题。它能解决就业问题,能治疗疾病,能消除贫困,但同时它也会带来新的问题。假新闻将会愈演愈烈,网络攻击将变得更加严重,我们将面临全自动的 AI 武器的问题。我认为 AI 有潜力创造出无比稳定的独裁统治。 今天早晨,关于人工智能威力的警告再次响起,超过 1300 位科技产业领军人物、研究者及其他人士正呼吁暂停人工智能的发展,以便认真考虑其带来的风险。 扮演上帝,科学家们被指责这么做已经有一段时间了,但我们正在创造的东西确实与我们迄今为止创造的任何东西都截然不同。是的,我们绝对有能力创造出具有自我目标的全自主实体。而且,这些实体变得比人类聪明的时候,确保它们的目标与我们的目标保持一致将变得至关重要。 什么激励我?我喜欢思考根本问题,基本问题。我们的系统不能做什么,而人类却可以做到?我几乎以哲学的方式去思考这些问题。比如,什么是学习?什么是经验?什么是思考?大脑又是如何运作的呢? 我感觉技术就仿佛一种自然力量。在我看来,技术与生物进化之间有许多相似之处。生物进化的过程其实很容易理解,我们有基因的变异,自然选择的过程。我们保留那些有利于生存的变异,随着时间的推移,这个过程将使生物体变得极其复杂。我们不能因为理解了生物进化就能理解人体是如何运作的,但我们可以大概理解这个过程。 我认为目前的机器学习也处在类似的阶段,特别是深度学习,我们有一个非常简单的规则,它从数据中提取信息,并将这些信息输入到模型中,我们只需不断重复这个过程。这个过程的结果就是将数据的复杂性转化为模型的复杂性。因此,最终的模型会变得非常复杂,我们并不能完全了解它的运作机制,需要进行大量的研究,但实现这一切的算法其实很简单。 也许你听说过 ChatGPT,如果你还没听说过,那就做好准备。你可以把它看作是暴风雨来临之前的零星细雨。我们需要对此保持高度警觉,因为我认同这是一个意义重大的时刻。ChatGPT 被誉为颠覆性的创新,在许多方面,它确实做到了,比如在测试中得分超过人类。微软最近的一项研究得出结论,GPT4 是一个初级阶段的,但尚未完全形成的通用人工智能系统。 这就是通用人工智能。通用人工智能,这是一个可以胜任人类能做的任何工作或任务的计算机系统,而且可能做得更好。有可能在短时间内实现通用人工智能,也可能需要更长的时间。但我认为,由于通用人工智能可能在不久的将来出现,这个可能性足够大,我们应该给予它足够的重视。这一点至关重要要确保这些超级智能的系统能按照我们的最大利益去行动。 最初的通用人工智能可能就是大型数据中心,这些中心中充满了大量并行运行的专用神经网络处理器,紧凑、高热、能耗大,其消耗的能量可能相当于一千万个家庭的用电量。这些系统的智能程度可能会大幅提升,我相信它们将对社会产生深远影响。不过,人类真的会从中获益吗?谁会获益,谁又会付出代价呢? 首批通用人工智能的信念和欲望将极为重要,所以我们必须正确地编程这些系统。如果我们做不到这一点,那么就会出现这样的情况:进化的本质,即自然选择,将使这些系统优先考虑自己的生存。并不是说它们会主动对人类产生敌意,甚至想要伤害人类,但它们将变得过于强大。我认为,一个恰当的类比就是人类对待动物的方式。我们并不是憎恨动物,实际上人类往往对动物怀有深深的爱意,但当我们需要在两座城市之间修建高速公路时,我们并不会征求动物的意见,而只是因为这对我们来说非常重要而去做。我认为这也是我们与通用人工智能(AGI)之间的默认关系,那些能真正自主运作并为自己目标服务的 AGI。 许多机器学习领域的专家这些知识渊博和经验丰富的人士,对通用人工智能(AGI)抱有许多疑虑。他们对 AGI 可能出现的时间以及是否真的能够实现表示怀疑。目前,这还是一个鲜为人知的问题。用于神经网络和人工智能的计算机速度可能在未来几年内增加 10 万倍。如果多个团队处于竞相开发通用人工智能的军备竞赛态势中,他们就会没有足够的时间来确保他们构建的通用人工智能会真正关心人类。因为在我看来,这就像是通用人工智能发展的雪崩,一发不可收拾。 我认为将来整个地球的表面很可能布满太阳能板和数据中心。考虑到这些担忧,未来的通用人工智能的建设应该是多国间的合作项目。不论如何,人工智能的未来都将是美好的。如果这同样也能给人类带来福祉,那就更加理想了。 视频来源:

宝玉

45,172 görüntüleme • 2 yıl önce