所以下次当你问 LLM「草莓」这个词中有多少个字母「r」时,请有些同情心,因为你的问题看起来是这样的:👩🏿❤️💋👨🏻🧔🏼🤾🏻♀️🙍♀️🧑🦼➡️🧑🏾🦼➡️🤙🏻✌🏿🈴🧙🏽♀️📏🙍♀️🧑🦽🧎♀🍏💂 Andrej Karpathy 还特意写了个用表情来表示 token 的小程序,帮助我们更直观地看到大模型眼里的文字世界。附上体验地址:https://x.com/karpathy/status/1816637781659254908他认为,LLM 缺乏 「cognitive self-knowledge」(认知自我知识),即模型对自己知识和能力的自我认知。如果模型能够具备这种自我认知能力,它在遇到不擅长的问题时,可能会选择使用其他工具或方法来解决问题,例如使用代码解释器来解决数字母问题。🔗 https://x.com/karpathy/status/1816637781659254908🫡 Mr. Cooper CIO:生成式 AI 不能包治百病生成式 AI 不是神医,也不能包治百病。非银行抵押贷款服务公司 Mr. Cooper 首席信息官 Sridhar Sharma 认为,在某些情况下,我们需要平衡一种观点,即我们应不断地利用 GenAI 做更多的事情。然而,一些人却表示,他们感受到了一种压力,即他们可能觉得有必要使用更复杂或更先进的技术,哪怕这些问题可能通过更简单或更传统的方法就能有效解决。例如,Sharma 提到,过去三年中,Mr. Cooper 公司一直使用非生成式 AI 技术来检查文档中是否遗漏了某些信息,如签名、印章或公证日期。
该公司尝试过使用生成式 AI 来更有效地解决这个问题,但结果发现它并不适用。后来,Sharma 也意识到,生成式 AI 并不是解决所有问题的灵丹妙药,实际上,在某些情况下,它可能并不那么有效,有时甚至成本更高,并且更容易可能带来风险。🔗 https://www.wsj.com/articles/a-clamor-for-generative-ai-even-if-something-else-works-better-d9bd0257?mod=tech\_feat1\_ai\_pos1🤖 Coatue 投资者:机器人不太可能会出现 ChatGPT 时刻对冲基金公司 Coatue 多位投资者最近探讨了关于机器人技术是否会有一个 「ChatGPT 时刻」 。他们认为,由于物理限制、高昂的初始成本和生态系统的初期阶段,机器人技术不太可能经历这样的「ChatGPT 时刻」,即一个让大众感受到 AI 机器人潜力的惊人瞬间。相反,机器人只会平滑地过渡到主流市场,未来人类每个人在与咖啡馆或家庭中的机器人互动时,都会体验到属于自己的独特「机器人时刻」。他们预测,与大型语言模型一样,机器人技术将得益于研究的加速、计算资源的普及和资本的充裕,但数据稀缺、供应链限制和硬件局限等挑战依然严峻。🔗 https://www.coatue.com/blog/perspective/robotics-wont-have-a-chatgpt-moment🤯 扎克伯格深度专访:美国别想长期领先中国在最强开源大模型 Llama 3.1 发布之际,彭博社放出了对 Meta CEO 马克·扎克伯格的专访。扎克伯格表示,虽然 Meta AI 目前只发布了几个月,但其目标是让 Meta AI 在今年年底时成为世界上使用量最大的 AI 助手。他指出,Meta 公司不希望未来由一个 AI 主导整个市场,市面上应该有数百万乃至数亿种不同的模型。当被问及 AI 是否为泡沫时,扎克伯格认为随着时间的推移,许多所谓的泡沫最终也会变得很有价值,这只是一个时间问题。他还透露现在 Meta 已经在研究 Llama 4 了。此外,他认为虽然保持长期领先中国 5-10 年可能是不现实的,但通过持续创新,保持 6-8 个月的领先则更为可行和重要。他还提到,企业应与政府合作,确保技术上的持续进步。🔗 https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-23/meta-s-zuckerberg-aims-to-rival-openai-google-with-new-llama-ai-model彩蛋时间《观察》 作者:@rohacjuraj工具:Midjourney链接:https://x.com/rohacjuraj/status/1817317324724019439