从假新闻检测到Med-PaLM 2:Karan Singhal谈医疗大模型的责任边界
Google研究员Karan Singhal回顾了自己从青少年时期的AI项目,到主导Med-PaLM 2医疗大模型的关键转折。这期对话不仅解释了为什么医疗AI不能“直接套用”通用大模型,也系统阐述了预训练、微调、评估与真实医疗工作流之间的张力。
Google研究员Karan Singhal回顾了自己从青少年时期的AI项目,到主导Med-PaLM 2医疗大模型的关键转折。这期对话不仅解释了为什么医疗AI不能“直接套用”通用大模型,也系统阐述了预训练、微调、评估与真实医疗工作流之间的张力。
美国参议院第一次在 ChatGPT 时代认真讨论 AI,结果却和很多人想的不一样:几乎没人质疑 AI 的颠覆性,真正的焦虑来自社交媒体留下的“历史创伤”。从 Section 230 到新 AI 监管机构,这场听证会正在悄悄决定未来十年 AI 的游戏规则。
插件不是给ChatGPT“加功能”,而是把它从聊天机器人推向“可执行系统”。从买菜、订机票,到金融研究、代码分析,这一波插件真正改变的,是AI与现实世界的连接方式。
I/O 大会之后,关于“Bard 已经全面超越 ChatGPT”的说法在推特疯传。但一位资深 AI 博主用 5 个真实场景把两者拉到同一擂台,结果却和大多数人的直觉完全相反:Bard 的优势很真实,但 ChatGPT 依然守住了核心阵地。
当全网还在教你如何写出“完美提示词”时,OpenAI 和微软内部已经给出了一个反直觉判断:提示工程,可能根本不是一条长期职业路径。这期视频把行业里最不愿意明说的真相摊在了桌面上。
如果你觉得AI的进化是“渐进式”的,那这一周的新闻会直接打脸。从OpenAI把文字变成3D物体,到Hugging Face让模型开始“自己干活”,再到上下文窗口、视觉语言模型的集体跃迁,AI不只是更聪明了,而是正在换一种存在方式。
一个几个月前还不会写代码的人,用ChatGPT、开源工具和YouTube数据,在3到4个月内做出了能疯传的名人聊天机器人。这不是鸡汤,而是一条正在被反复验证的AI学习与创作路径。
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。
AutoGPT 曾被吹成“Baby AGI”的第一步,但短短几周后,开发者集体冷静了。这支视频给出了一个反直觉答案:AutoGPT 最有价值的能力,既不是全自动执行任务,也不是取代人类,而是在你口袋里的“超级大脑外脑”。更重要的是,人们已经开始用它赚钱、做研究、做决策了。