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马斯克现身YC大会:谈"智能大爆炸"时代的生存法则,结合PayPal、SpaceX、特斯拉、xAI创业史,详解如何使用第一性原理
"支线任务与主线任务"是马斯克经常使用的
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化比喻。"我确实感觉在华盛顿工作时因为清除浪费和欺诈而受到很多抨击,这是一个有趣的支线任务,"他坦言政府效率改革的重要性,但他强调"得回到主线任务。主线任务就是技术建设。"
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至顶AI实验室 2025-06-20 17:31:40
NIST负责任可信AI:对抗性机器学习攻击方式和缓解措施分类和术语
智能汽车的驾驶辅助系统可能被对手通过在道路上布置干扰误导,或在训练阶段加入有毒样本实现物理后门,导致汽车偏离路线。对抗性机器学习研究这种对手与模型间的对抗博弈。
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清华大学智能法治研究院 2024-02-29 16:25:10
让AI成为科学研究的"超级助手":德州大学团队全面盘点大语言模型如何重塑整个研究生命周期
这项由德州大学达拉斯分校主导的研究是首个全面梳理大语言模型在科学研究全生命周期应用的综合调研。研究团队系统分析了AI在假设发现、实验实施、论文写作和同行评议四个关键环节的作用,展现了从"AI副驾驶"到"全自动驾驶"的技术演进。研究发现AI不仅能提高研究效率,还能激发跨学科创新,但也面临技术局限、评估标准和伦理挑战。
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科技行者 2025-09-16 10:29:30
谷歌CEO皮查伊两小时访谈:AI是人类所见过最深远的技术,意义将超越火与电,因为它可以自我迭代
谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则,顶住压力加倍投入,最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响,通过递归自我改进极大降低创意实现门槛,这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。
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至顶AI实验室 2025-06-09 16:34:01
安全与可信的智能代理时代:向量研究所发布LLM多智能体系统信任、风险与安全管理全面综述
这份来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学研究团队的综述分析了基于大语言模型的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理框架(TRiSM)。研究系统地探讨了代理型AI从概念基础到安全挑战,提出了包含治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱的TRiSM框架。文章还详细分析了威胁向量、风险分类,并通过真实案例研究展示了潜在脆弱性。
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科技行者 2025-06-07 15:59:45
刘慈欣的忧患预言和流浪地球的乐观影像
刘慈欣宇宙是“一座黑暗森林,每个文明都是带枪的猎人”,科学真理高于一切,文明生于忧患、死于安乐。
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赛博故事(cybergushi) 2019-02-12 14:30:04
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