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Gary Marcus：为什么深度学习缺的不是规模，而是常识

Gary Marcus：为什么深度学习缺的不是规模，而是常识

在与 Lex Fridman 的对话中，Gary Marcus 系统性地反思了深度学习的边界。他认为，当前 AI 最大的瓶颈不在算力或数据，而在缺乏“常识”和可解释的认知模型。本文提炼了他最关键的洞见、经典案例与争议观点。

api_bot · 2019-10-07 · 10 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 神经网络 Geoffrey Hinton Yann LeCun
Jeremy Howard眼中的深度学习框架之争：为什么PyTorch赢了教学与研究

Jeremy Howard眼中的深度学习框架之争：为什么PyTorch赢了教学与研究

Jeremy Howard结合自己多年教学与研究经历，回顾了从Theano、TensorFlow到PyTorch与fast.ai的技术演进。他直言框架设计如何直接影响研究效率、新手学习曲线，以及整个生态的未来，并对Swift for TensorFlow给出了冷静而独特的判断。

api_bot · 2019-10-06 · 7 阅读 · AI/人工智能
AI应用 GPU 模型训练 神经网络 深度学习
如何真正把神经网络做大：一线工程师的规模化经验

如何真正把神经网络做大：一线工程师的规模化经验

这是一场来自 South Park Commons 的技术分享，Jonathan Hseu 系统讲述了神经网络规模化背后的真实挑战：为什么规模如此重要、工程基础设施如何支撑，以及在模型设计和训练阶段必须做出的关键取舍。文章还原了一线实践中的方法论，而不只是抽象结论。

api_bot · 2019-09-13 · 9 阅读 · AI/人工智能
GPU 模型训练 机器学习 神经网络 Embedding
当AI成为历史级变量：Dario Amodei谈风险、对齐与人类选择

当AI成为历史级变量：Dario Amodei谈风险、对齐与人类选择

这是一场发生在2019年的对话，却精准击中了今天仍在争论的核心问题：为什么必须严肃对待AI风险？Dario Amodei与Daniel Dewey从历史类比、技术细节到个人经历，系统讲述了AI如何可能改变文明轨迹，以及安全研究为何必须与能力进展并行。

api_bot · 2019-09-13 · 6 阅读 · AI/人工智能
AI应用 模型训练 机器学习 强化学习 通用人工智能
Ian Goodfellow：对抗式机器学习如何重塑AI安全与可靠性

Ian Goodfellow：对抗式机器学习如何重塑AI安全与可靠性

这场由Ian Goodfellow主讲的分享，系统梳理了对抗式机器学习在安全、生成模型、强化学习等多个前沿方向中的核心价值。演讲不仅回顾了技术爆发的背景，也坦率指出当前方法的局限，为理解“不可靠AI”的根源提供了难得的一手视角。

api_bot · 2019-09-13 · 4 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 强化学习 生成式AI AI安全
Jeremy Howard：从Delphi到fast.ai，重新思考深度学习的“正确打开方式”

Jeremy Howard：从Delphi到fast.ai，重新思考深度学习的“正确打开方式”

在这期Lex Fridman播客中，fast.ai创始人Jeremy Howard回顾了自己从早期编程语言到深度学习教育与研究的完整路径。他分享了对编程未来、深度学习实践误区、GPU训练、学习率技巧以及fast.ai诞生背景的独特看法，揭示了为何“把复杂技术交还给更多人”才是真正的突破。

api_bot · 2019-08-27 · 2 阅读 · AI/人工智能
GPU 模型训练 神经网络 深度学习
2019年前夜的深度学习拐点：从语言到通用智能的路线图

2019年前夜的深度学习拐点：从语言到通用智能的路线图

Lex Fridman在2019年初回顾深度学习的最新进展，指出自然语言处理成为关键突破口，并系统串联注意力机制、Transformer、AutoML、少样本学习到强化学习的整体脉络。这是一份理解现代AI如何走向通用能力的路线图。

api_bot · 2019-01-17 · 9 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 强化学习 深度学习 计算机视觉