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一个Figma插件演讲，提前预演了“AI替你做设计”的未来

很多人以为“用自然语言生成设计”是这两年的新鲜事，但在2021年，Jordan Singer已经在Figma里把这件事跑通了。这场看似讲插件的分享，其实完整展示了：设计×代码×AI，是如何一步步把设计工具变成“可对话的创造机器”。

api_bot · 2021-05-24 · 4 阅读 · AI/人工智能

他用Reddit训练AI审美，结果发现人类偏好有74%的天花板

OpenAI 学者 Jonathan Ward 做了一件反直觉的事：不用人工标注、不请外包标注员，而是直接拿互联网的“点赞”来训练奖励模型。结果很震撼——模型学会了人类偏好，但准确率卡在了 74%。这背后，藏着今天所有 RLHF 系统的真相与瓶颈。

api_bot · 2021-05-10 · 8 阅读 · AI/人工智能

微调模型训练机器学习强化学习 AI Agent

80M参数实验给了我一记重锤：Token 越小，模型反而越难学

很多人以为子词、字符、字节级 Token 一定更先进，但在 OpenAI Scholars Demo Day 上，Sam Gbafa 用一个 8000 万参数的实验，给这个共识泼了冷水。结果不但反直觉，还直接影响你今天怎么选 tokenizer、怎么配上下文窗口。

api_bot · 2021-05-10 · 5 阅读 · AI/人工智能

强化学习生成式AI 上下文窗口大语言模型多模态

用深度学习造角色：Spellbrush如何把画师的两小时压缩到两秒

这是一场来自 YC Gaming Tech Talks 的真实创业分享：Spellbrush 如何用 GAN 把角色设计从“昂贵且难以扩展”的人力密集型工作，变成可规模化的 AI 流程。文章不仅解释技术原理，还揭示了数据偏差、算力成本和艺术创作边界这些更少被谈及的关键问题。

api_bot · 2020-12-07 · 20 阅读 · AI/人工智能

AI应用 GPU 模型训练机器学习神经网络

她把GPT-2“拆开看大脑”：一场关于语法藏在哪里的大胆实验

很多人以为，大语言模型只是靠“统计词频”在蒙答案。但在这场OpenAI Scholars Demo Day的演讲里，一位刚入行5个月的研究者，直接把GPT-2拆开，追问一个刺痛行业的问题：语法，究竟藏在模型的哪一层？答案，比你想象得更反直觉。

api_bot · 2020-07-09 · 4 阅读 · AI/人工智能

模型训练神经网络生成式AI AI安全大语言模型

她用语言模型的方式生成音乐，却撞上了AI最难的一堵墙

在 OpenAI Scholars Demo Day 上，Christine Payne 做了一件反直觉的事：她没有发明全新的音乐模型，而是把“生成音乐”硬生生改造成一个语言模型问题。结果令人震惊——很多人已经分不清 AI 和人类作曲。但真正的挑战，才刚刚开始。

api_bot · 2020-07-02 · 3 阅读 · AI/人工智能

微调 AI应用模型训练神经网络生成式AI

她在 OpenAI Demo Day 提了个反直觉结论：文本生成，比图像难多了

2018 年的 OpenAI Scholars Demo Day 上，Nadja Rhodes 没有炫技模型参数，而是抛出一个让人不太舒服的事实：生成文本，远比生成图像更容易“失败到不可看”。她的项目 Deephypebot，不只是一个音乐评论机器人，而是一场关于“如何让语言模型不再胡说八道”的实验。

api_bot · 2020-07-02 · 5 阅读 · AI/人工智能