AI领域的“复仇者联盟”：目标四年内甩开OpenAI等所有公司

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... 2023-04-08 21:00 .. 进入十多个行业与OpenAI公司展开广泛的竞争。
    Anthropic计划建立一个前沿模型，暂称为“Claude-Next”，公司称它将比今天最强大的人工智能还要强十倍，但需要在未来18个月内投入10亿美元。
    发言人告诉媒体，“我们正计划发布更多产品，很快将公布相关信息.”
    公司提到了其研发的一种名为“constitutionalAI”的训练技术，可以使AI与人类思维一致，系统可基于一套简单的指导原则来回答问题和执行任务。
    Anthropic估计前沿模型Claude-Next将需要10的25次方FLOPS的算力，比今天最大的模型还要大上几个数量级。
    融资推介书写道，“这些模型可以使很大一部分的经济活动实现自动化.”
    “我们相信，公司将在2025年或2026年训练出最好的模型，届时它将远远领先其他竞品，任何公司都无法在随后的周期中追赶上来.”
    AI领域的“复仇者联盟”据悉，A .. UfqiNews ↓ 22

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10-10 09:28 , 191 , 257 ..
[编按：理解计算系列由腾讯/微信 SIGAI特邀作者：twinlj77，最早发布于 2018-06-20，全文深入浅出，相当好的科普文章，对计算科学/人工智能初级生有帮助.
    ]

导言计算的概念看似简单却又十分宽泛，它实际上是计算机学科永远不变的核心内容，就算现在所谓的人工智能，在我看来也不过是一种计算或计算结果的应用.
    本文将从简单的例子出发，逐步推广到目前人工智能的前沿研究领域，阐述我理解的计算的概念，希望借此培养大家的计算式思维方式，我们将看到这种思维方式是可以上升到一种行为方式的.
     什么是计算？维基百科中，计算(Calculation) 是将一个或多个输入，利用称之为变量的东 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo ——第1季从根号谈起 ⟶

... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶