GPT-4还没看懂,下一代AI已经来了:三条线索指向ChatGPT之后的世界
如果你以为ChatGPT已经是AI的终局,那你可能低估了这一波技术浪潮的速度。就在多数人沉迷Prompt技巧时,OpenAI、Anthropic 和 Meta 已经同时向前迈了一步:搞懂模型、约束模型、以及——超越语言模型本身。
如果你以为ChatGPT已经是AI的终局,那你可能低估了这一波技术浪潮的速度。就在多数人沉迷Prompt技巧时,OpenAI、Anthropic 和 Meta 已经同时向前迈了一步:搞懂模型、约束模型、以及——超越语言模型本身。
如果你只记得 Google I/O 发布了 PaLM 2 和 Bard,那你可能错过了最关键的一件事:Google 并不是在追赶 ChatGPT,而是在重写“AI 应该长在哪”。这场发布会真正暴露的,是 Google 打算用平台、产品和分发优势打一场完全不同的 AI 战争。
一边是 Google 内部文件泄露,承认在生成式 AI 竞赛中落后;另一边是被很多人“判了死刑”的 IBM,悄然带着 WatsonX 回到牌桌。这期 AI Daily Brief 抛出了一个残酷现实:真正的 AI 战场,可能已经不在你每天刷到的那些产品里了。
当大家还在为AI画图、剪视频而兴奋时,OpenAI已经把手伸向了更“现实”的世界:3D。一次看似低调的发布,背后却串起了搜索、语音助手、开源模型和制造业的同一条暗线。
在这期 No Priors 播客中,Google Brain 研究科学家 Kelvin Guu 回顾了自己从数学、统计走向自然语言处理的路径,并系统讲述了他在检索增强生成(RAG)、模块化模型和指令跟随方面的核心思考。这是一场关于“如何让模型更像工具而非黑箱”的深度对话。
IBM宣布“用AI替代7800个岗位”,但真相比裁员更冷酷;亚马逊不满足于Bedrock,直接重做Alexa的大模型;而UT Austin的研究,已经能把脑电活动翻译成文字。更耐人寻味的是,这一切背后,AI教父Hinton选择了离开。
AI 能把你“想的内容”变成文字了,而且不是关键词匹配,而是理解语义后的复述。这项登上《Nature Neuroscience》的研究,让无数人第一次认真思考:大模型和人脑,可能比我们想象的更像。
过去一年,AI 画图最大的笑话不是手画不好,而是字写不对。现在,这个“行业通病”第一次被正面击穿。Stability AI 体系下的开源模型 DeepFloyd IF,开始在图片里稳定生成可读文字——这件事的意义,远不只是“能写对单词”这么简单。
这不是又一个聊天机器人,而是一个会“看着你说话”的AI。Call Annie 把对话AI推进到了一个微妙的新阶段:它不断强调自己“没有情感”,却比绝大多数数字产品更像一个“人”。这段看似平淡的对话,其实暴露了生成式AI正在悄悄改变的三条关键边界。
一个月前,AutoGPT被捧成“AGI前夜”;一个月后,质疑声四起。但就在热度退潮时,一群真正动手的人发现:AutoGPT的价值不在“无所不能”,而在“各司其职”。这期视频点破了一个关键转折——半自治的专用智能体,才是短期内能落地的答案。