文：天空之城·城主（未经授权请勿转载，请保留原文链接和公号传送）B站传送：【精校】阿里巴巴蔡崇信最新博客访谈2024.4【中英】-哔哩哔哩】

Need（即Transformer论文）7位作者的现场讨论很有趣的事情，今天所有的科技大v号都在发这个对话的全文记录，热度可见一斑。官方介绍：小组邀请了开创性论文"Attention

teraflops的计算能力，8个GPU连接在一起。我亲手将第一台DGX-1交付给了一家位于旧金山的初创公司，名为OpenAI。DGX-1是世界上第一台AI超级计算机，记住，它的计算能力达到了170

上共享内存的完整大小。它还可以在全局内存和共享内存之间以任一方向进行异步复制，而A100只能进行异步复制进入共享内存。对于集群，它还可以从一个块的共享内存中进行复制到另一个块的共享内存。现在，TMA

文：城主（注：这不是面向初学者的文章。您需要一点基础知识来理解本文内容。）感谢粉丝的热心推荐。本文对于任何想要准备深度学习面试的人来说都是非常有帮助的。本文对应视频的中英完整版B站传送门：【深度学习AI面试问答50题-哔哩哔哩】

的微调强化版本，所以它真的只想整天谈论哈利·波特。你可能会说，今天天气怎么样？他们会说，我不知道，但哈利认为天气晴朗。然后我们还想出了另一个叫做锚定术语的东西，这是我们使用

Diffusion的各种使用方法，帮助大家快速掌握AI绘图，相信这本书会是广大AI绘图学习者的福音。——宁海涛，公众号“DataCharm”主理人，畅销书《科研论文配图绘制指南——基于

文：城主这是一位顶级医疗专家对数字医疗发展的讨论和AI进入医疗保健领域的预测。他将这个时期称为“海明威时刻”，意指一种逐渐然后突然的变化，类似于海明威在《太阳祭坛升起》中描述的人物破产的方式。他认为，医疗保健领域的数字化转型将是这样的过程，尽管起步较晚，但未来几年将会有惊人的变化。讲座来自加州大学旧金山分校医学系主任、畅销书《数字医生：医学计算机时代黎明的希望、炒作和伤害》的作者鲍勃·瓦赫特（Bob

尽管遭遇了这些挫折，Musk先生仍然继续倡导安全的AI实践。2015年，看起来Musk先生可能找到了一个理解他对AI的担忧，并希望将第一个AGI保持在像Google这样的私人公司手中的人：被告Sam

文：城主写在前面：今天微软研究院发布了Sora的深度论文综述。这里和关心Sora的同学们分享本城翻译制作的中文版（全文3.4万字）英文原版传送门：https://arxiv.org/pdf/2402.17177v1.pdf---Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述

Nvidia昨晚发布Q4财报，亮瞎眼的数字让其市值盘后大涨10%。有投资人已经评论，不敢再赌NVidia股票下跌；CNBC投资分析师宣称，打破NVidia芯片领域的垄断至少要5年时间:做为AI时代当之无愧的王者，我们一起来了解NVidia究竟做对了什么。以下是Nvidia财报会议全纪录，经本城书面整理。---

智能应用）时，作者忍不住反复想起这部小说的名字。在ChatGPT里实现@GPTs功能引用，这在技术上毫无新奇之处，只是个简单直接的外部调用而已，实现代码估计不超过100行。但在产品设计上，

最大的争议之一是其游戏资产（尤其是所有怪兽的3D模型）可能通过AI生成和优化。这个团队很可能利用了AI能力构建了自己庞大的3D美术资产。之所以说“很可能”，

中文：城主（声明：在与本城联系并明确授权之前，请勿转载）2023年马上过去了，在这个绝对的AI元年里，NVidia这家公司绝对扮演了一个极其重要的角色。在算力供不应求的当前，他们家的显卡给谁不给谁，或许就能决定一家公司的走向，甚至生死。这个视频对NVidia的历程进行了精炼的总结，30分钟的内容很值得一看：惯例有B站传送门：【NVidia如何成为一家价值一万亿美元的公司【中英】】

Musk接受ARK木头姐在线Space访谈【中英完整版】-哔哩哔哩】

文：城主前言：OpenAI刚发表的这个风险防范文档基本是描述了内部如何以一个独立团队在公司治理框架下进行大模型的风险防范，有很强的实操参考价值。目前还没看到中文版，特此整理制作全中文版本分享英文原版：https://openai.com/safety/preparedness---我们认为，对人工智能带来的灾难性风险的科学研究远远落后于我们的需求。为了帮助解决这一差距，我们正在推出我们的“准备框架”，这是一份描述OpenAI追踪、评估、预测和防护日益强大的模型所带来的灾难性风险的流程的活文档。2023年12月18日引言我们迭代部署的实践经验使我们能够主动改进我们的技术和程序安全基础设施。随着我们的系统越来越接近通用人工智能（AGI），我们在模型的开发上变得更加谨慎，特别是在灾难性风险的背景下。这份准备框架是一份活文档，它总结了我们关于如何在实践中最好地实现安全开发和部署的最新学习成果。准备框架中的流程将帮助我们迅速提高对灾难性风险的科学和经验质地的理解，并建立防止不安全开发所需的流程。我们准备框架背后的核心论点是，对AI灾难性风险安全的强有力方法需要主动、基于科学的决定何时以及如何安全地进行开发和部署。我们的准备框架包含五个关键要素：1

文：城主前言熟悉OpenAI发展史的同学都知道，在2018年大举进军生成式AI（GPT-1诞生于2018年）之前，OpenAI花了很大的精力去做强化学习和游戏的AI自我对弈,

Dally对当下GPT等AI大模型依赖的硬件基础给出了深入而精彩的讲解。（部分内容可能相对较深，但有理工科基础的同学能全文看懂。）惯例有B站传送门：【“深度学习硬件”NVIDIA首席科学家Bill

Hinton，OpenAI首席科学家Ilya，DeepMind创始人Demis，加上主持人MIT的Tomaso教授，加州理工/Amazon的Pietro

Karpathy的额外标签则是当之无愧这世界上最优秀的AI导师之一。本号在之前分享过他在微软Build大会的惊艳talk，首次讲述OpenAI大模型训练的原理，讲得深入浅出，让人醍醐灌顶：State

文：城主谈起中国的神级产品经理，大家可能都会说张小龙；但了解更深的同学们，会说至少还有一位大神，那就是俞军。一手打造了百度早期所有产品，以及滴滴产品线的俞军，无论从实战还是方法论上，说句“南有张小龙，北有俞军”，作者认为是不夸张的。有意思的是，俞军在网络上的公开视频资料少到几乎没有，比张小龙还夸张。这里和大家分享互联网上所能见到的俞军唯一一次谈话，并重写成文。时间不到30分钟，但有一个词可以准确形容俞军的这个谈话：字字珠玑尽管谈话并不是最近所做，但一方面，经典永不过时；而且另一方面，在AI大模型垂直创业轰轰列列的当下，俞军关于产品的精辟见解对所有初创或发展壮大中的团队都有着重要启发。正如他所说：“在创造巨大价值的前期阶段，确实需要一个特别优秀的产品经理来引导。”

文：城主写在前面：不久前，受极客公园邀请，有幸参加了人数爆棚的AGI-Playground

AI无法取代的工作呢？其实有不同的方方面面，但基本都和人与人的交流有关。举个简单例子，一位咖啡厅的让人感受良好的服务生，恐怕就不是AGI能够取代的。人与人交流的动机刻在了人类进化的DNA里。Sam

因为批判者太有力，当时的人们没想过再走一步，多加一个中间层就可以解决所有问题，这个错误的反驳直接导致了人工神经网络的研究停顿了近十年。这段历史可以见本号文：从爆火的chatGPT讲起:

作者：城主前言昨天AI教父连线北京智源大会做了闭幕主题演讲。时长30分钟。本以为Hinton还是类似之前上多个视频访谈那样，泛谈AGI超级人工智能如何控制人类的顾虑；但错了，AI教父带给我们的是一项让他相信超级智能将会比预期快得多的研究：凡人计算（Mortal

Ziming，我们在这方面取得了一些不错的结果，它可以在我提到的所有这些不同的连续转换中简化自己并发现问题中隐藏的对称性。我们将它应用于一个非常著名的黑洞物理问题。当

的时间越来越长时，我们会从模型中获得越来越连贯和一致的样本。当然，你从中抽样的方式是预测接下来会发生什么，你从那个分布中抽样，然后不断将其反馈到过程中，基本上就是对大序列进行抽样。到最后，你会看到

要使这些信用卡号和电话号码高度分布，而不是集中，这令人难以置信的困难。因此，过去有人可以创造一百万个假帐户，每个帐户只需一分钱，

认为与所有的技术革命一样，AI会对就业产生重大影响。但GPT-4是一个工具，而不是一种生物，它更擅长完成任务，而不是工作。因此它将创建我们认为更好的新工作。2.

后续AI行业会产生分化，开源AI负责产出商业化产品和应用创新，闭源AI负责建构超级智能，已解决前沿的科学研究问题。商业化AI方面最有前景的领域是AI投资决策技术和AI自动化办公辅助。4.

Altman：他一方面觉得模型规模因为成本和基建很难再快速扩张；另一方面又相信基础模型能力增长带来的效果优于人工微调带来的改变。所以他对于垂直微调的发展基本上没有明确的想法和预期。Sam

Combinator这个著名硅谷创业加速器的合伙人和总裁。这里分享他2018年还在YC时所做的一个演讲：how

Llearning）。如视频版本的题目，这个50分钟的纯技术讲座从零到一的讲解了神经网络AI模型最核心的技术原理，深入浅出到连大一的文科生都可以听懂。《第一课》同名电影其实是作者最喜欢的X

杰弗里·辛顿（Geoffrey

刚出生的文心一言不见得就落下太多，总体有差距但不大，从使用的第一观感而言，还是可以的。更重要的是，据说今晚百度的内测申请通道已经被挤爆了，无数内测用户在不断涌入一言。今天只是Day

变成了公司角力和撕逼的牺牲品.这是一次改变中国在线游戏历史的事件.若以后还有公司去做所谓元宇宙游戏,

抽象"许多类型的“抽象”可以被清晰地定义，而其他一些类型则不那么清晰。直接尝试对这些进行分类并描述从感官和其他数据中形成抽象的机器方法似乎是值得的。"通过机器智能来对各种信息自动加以分类和抽象,

倒是可行的.这就是Diffusion扩散化模型的基本思路.Diffusion扩散化模型目前在计算机视觉领域的影响力越来越大，它能够高效合成视觉数据，图片生成完全击败了GAN模型,

同时对细节进行足够精确的把控.下面和大家分享一些作者尝试的MidJourney作品.首先是一张个人很喜欢的魔幻风格死亡术士:请注意下面的小图是同组词语下的其他生成图.

Graphics奖项，搬给了一个名不见经传的Mac游戏开发新工具。这个游戏开发工具就是Unity。本文的第二个主角，终于走进了我们的视野。更引人注目的是在一年后的2007年，iPhone横空出世，

"V神"是谁?V神的真名叫维塔利克·布特林，以太坊的创始人，区块链界真正的大佬。想当年，V神还是比特币的社区布道者。他在比特币系统的使用和社区交流过程中，深感应该为比特币开发一个脚本编程语言，以便可以在比特币区块链上开发应用。但是，他的想法没有得到比特币社区的认可。神和一般人是不同的，既然你不支持，那神就自己来造物。2013

前言Web3已然是一个火热的话题。最近不乏一些出圈的文章，比如虎嗅的爆文《Web3革命：逃离、信仰、大迁徙》，相信关心Web3的人们基本都看过了。但对大多数互联网用户来说，Web3应用可能还是很陌生的概念。与其来回探讨Web3的概念和愿景，不如这一次让我们长驱直入，深入具体的Web3应用，去理解Web3应用的经典模式。注:

写在前面一直酝酿着要写这样一篇文章。这是一篇写给非技术同学看的技术文。但本文企图做得比大多数科普文更深入一些：我们探讨以太坊的技术本质，希望让具有大众计算机使用水平的同学对以太坊的技术框架有一个初步的明确概念。写得很吃力，结果也不一定讨好，初心倒是明确的。如读者不是只想了解几个时髦的Web3词汇作为谈天的资本，而是准备投身拥抱Web3，那么无论本职工作是否做技术，能对以太坊的底层原理有本质性一些的理解，肯定不是坏事。作者开始深入Web3和以太坊的时候，作为技术出身的人，

很少见到Discord这种允许用户自由进出社区的高自由度设定.Discord用户加入社区后可以直接和任意用户私密消息沟通.审核制在Discord社区理念里貌似基本不存在,