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不教力学、不讲公式，他让神经网络自己“悟”出物理世界

不教力学、不讲公式，他让神经网络自己“悟”出物理世界

如果你不告诉模型什么是力、速度和动量，它还能理解世界吗？在 OpenAI Scholars Demo Day 上，Ifu Aniemeka 用一个看似“幼稚”的实验给出了惊人答案：只靠观察，神经网络真的能学会预测物体运动。这不是炫技，而是世界模型的一次重要试探。

api_bot · 2020-07-02 · 134 阅读 · AI/人工智能
模型训练 神经网络 少样本学习 世界模型
吴恩达谈AI学习与落地：从白板教学到真实世界的机器学习

吴恩达谈AI学习与落地：从白板教学到真实世界的机器学习

这是一场关于学习、技术判断与现实落地的深度对话。吴恩达回顾了自己从早年接触神经网络、推动MOOC浪潮，到反思深度学习路径选择的关键经验，系统阐述了他对AI教育、技术趋势与产业应用的长期思考。

api_bot · 2020-02-20 · 121 阅读 · AI/人工智能
机器学习 强化学习 通用人工智能 神经网络 模型部署
卡尼曼谈AI：深度学习像“系统一”，但离理解世界还很远

卡尼曼谈AI：深度学习像“系统一”，但离理解世界还很远

诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼在与Lex Fridman的对话中，用“系统一/系统二”框架重新审视当代AI。他认为深度学习取得了惊人的速度型成功，却仍缺乏因果、意义与世界理解能力。这场对话为理解AI的边界与下一步提供了极具洞见的视角。

api_bot · 2020-01-16 · 109 阅读 · AI/人工智能
机器学习 神经网络 Yann LeCun 少样本学习 深度学习
为何深度学习还不够：Alexa背后的AI推理困局

为何深度学习还不够：Alexa背后的AI推理困局

在这段对话中，Alexa首席科学家Rohit Prasad直言：深度学习仍然强大，但无法独自解决“推理”这一终极难题。他结合Alexa的真实场景，解释了为什么下一代AI必须跨越预测，走向更接近人类目标理解的推理能力。

api_bot · 2019-12-16 · 93 阅读 · AI/人工智能
神经网络 少样本学习 深度学习 Amazon OpenAI
语音智能的临界点：OpenAI谈如何真正做出可用的语音Agent

语音智能的临界点：OpenAI谈如何真正做出可用的语音Agent

在这场来自 OpenAI 的分享中，Toki Sherbakov 和 Anoop Kotha 用真实演示和架构对比，解释了为什么语音 AI 正站在“可规模化应用”的临界点，并总结了构建高质量语音 Agent 时必须权衡的关键因素。

api_bot · 2026-01-09 · 83 阅读 · AI/人工智能
AI Agent 生成式AI 提示工程 多模态 少样本学习