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每日AI快讯

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空间智能时代,百亿裸眼3D显示排位战开启

裸眼3D显示器将会在2027–2028 年规模与渗透率同步跨越临界线,进入成熟商用期。当全产业涌入,属于裸眼3D显示器的排位战已然打响。

来源:钛媒体
OpenAI不会干黄了吧?

如果倒推回一年半以前,没有人会怀疑 OpenAI 是这个时代的“造物主”,现在呢?

来源:钛媒体
龙虾是一次“能力泄露”

龙虾没有让 AI 变强。它只是把原本就存在的能力,以能力泄露的方式放出来了。

来源:钛媒体
陶哲轩:AI 辅助数学证明如同汽车冲击城市,需构建新型基础设施

3 月 22 日,据 The-decoder 报道,数学家陶哲轩将人工智能与形式化方法对数学研究实践的影响,比作汽车对城市发展的冲击。这一类比同样适用于包括编程在内的其他领域。汽车比以往任何交通工具都更快,但它们让原本为人、马匹和马车修建的道路变得拥堵。新建的道路与高速公路让高速出行成为可能,却也带来了城市无序扩张、交通拥堵和环境问题。陶哲轩写道,只有经过深思熟虑的城市规划与交通规则,才能以合理的方式将两种世界融合起来。IT之家注意到,数学现有的体系 —— 期刊、会议、师徒传承、引用体系,就像古老而狭窄的道路:它们是为人而建的。人类完成的证明或许缓慢,但会产生极具价值的附加效应:研究者锤炼专业能力、勾勒数学版图、发现新的研究方向,并记录下那些富有启发意义的死胡同与迂回路径。陶哲轩认为,AI 辅助证明可以高效地从假设直达结论,却恰恰在过程中丢失了这些附加价值。这类证明往往不适合发表在传统期刊上,因为人们期待的、关于证明思路与探索过程的叙述几乎完全缺失。他将试图升级 AI 模型以产出可发表论文的做法,比作强行把汽车改造去适应为人设计的街道。陶哲轩认为,更好的做法不是把 AI 强行塞进现有体系,而是创建适配机器的新型数学基础设施,用以补充而非取代人类的研究路径。他举例:可以借助形式化证明助手验证结论的大型数学难题,或是自动生成的粗略证明库,再由人类将其打磨成更高质量的版本。他还提议建立一门类似城市规划的新学科 ——“AI 规划”,以保留数学“可步行探索”的本质。在与德瓦凯什 · 帕特尔的对话中,陶哲轩进一步阐述了这一观点:AI 确实让他的工作“更丰富、更广阔”,例如借助更多图表、代码以及更深入的文献检索。但他数学研究的核心工作,依然依靠笔和纸完成。他表示,如果没有 AI 率先提供的这些附加手段,如今一篇论文的完成速度并不会比过去快太多。AI 并没有大幅加快实际研究过程,而是打开了全新的可能性。“我认为 AI 已经把想法生成的成本降到近乎为零,这与互联网把沟通成本降到近乎为零的方式非常相似。这是一件了不起的事,但它本身并不能直接创造知识的富足。现在的瓶颈已经变了。我们突然面临这样一种局面:人们可以为一个科学问题生成成千上万种理论。接下来我们必须去验证、去评估它们。”陶哲轩解释道。

来源:IT之家
Cursor套壳风波24小时反转,自研神话一朝破灭?技术护城河存疑

估值300亿美元独角兽的开原生态罗生门。

来源:钛媒体
年轻人正把社交“外包”给 AI:用聊天机器人处理分手、拒绝等棘手社交场合

3 月 22 日,过去几年里,研究人员、教师和心理健康专家都震惊地发现,青少年和年轻人正把自己的大脑“外包”给人工智能聊天机器人。如今,他们把这项技术当作拐杖,用来逃避那些不想面对的艰难对话。美国有线电视新闻网(CNN)的最新报道详细描述了一个令人担忧的趋势:越来越多的年轻人在人生中那些微妙、棘手的时刻,让 ChatGPT 等人工智能模型代自己出面。例如,耶鲁大学一名叫帕特里克的学生,就用 ChatGPT 来拒绝一位通过共同朋友认识的女生。“嘿,艾米莉!希望你的半程马拉松顺利 —— 我相信你一定表现超棒。”帕特里克这样开头。接下来长达六段、满是 ChatGPT 典型文风的文字,堪称 21 世纪尴尬文学的完美缩影。在 AI 代写的内容里,“帕特里克”表示很乐意“多一起出去玩 —— 不管只是做朋友,还是保持我们周末那样的关系”,但附带说明自己“目前并不想发展太认真的感情”。“这段话看起来非常得体,我当时觉得他人挺好的,所以就想,也许他平时就是这么发消息的。”艾米莉告诉 CNN。然而,在给几位朋友看过后,她确信这段话“99% 是 AI 写的”。面对质问,帕特里克承认拒绝短信是用聊天机器人代写的,他说自己不擅长写这种敏感措辞。“我知道如果自己写,肯定会含糊不清、优柔寡断。”他说。研究人员已经为这种现象起了一个术语:社交外包。一项即将发表在《实验儿童心理学杂志》上的研究指出,它指的是“在任何基于共同任务的场景中,个体能够借助社交环境中的其他主体…… 来提升自身的认知表现”。换句话说,帕特里克让 ChatGPT 帮他组织拒绝话术的行为,就是典型的社交外包。IT之家注意到,虽然社交外包并不只涉及人工智能 —— 正如上述研究提到的,儿童也会把事情外包给成年人,但聊天机器人的兴起,让这一现象进入了人机交互的领域。Common Sense Media 研究主管迈克尔 · 罗布称:“如果你用 AI 给朋友或恋人写消息,你就是在把沟通行为本身外包出去。我见过很多青少年、二十岁出头的年轻人用 AI 来社交,他们往往是因为自己不懂得如何真正与人交往,才用 AI 来过度弥补。”罗布解释说,这对人类未来的发展有着严峻的影响:“如果每一条棘手、难开口的消息都由 AI 代笔,可能会让用户形成一种观念 —— 觉得自己的语言和直觉永远都不够好。”

来源:IT之家
中国 AI 大模型周调用量达 4.69 万亿 Token,连续两周超越美国

感谢IT之家网友 若怡 的线索投递!
3 月 22 日,据央视财经消息,全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 最新数据显示,中国 AI 大模型的调用量达到 4.69 万亿 Token(3 月 9 日至 3 月 15 日),连续两周超越美国。据报道,全球调用量排名前三的位置也被中国模型包揽。摩根大通预测,中国的 AI 推理 Token 消耗量将从 2025 年的约 10 千万亿增长至 2030 年的约 3900 千万亿,五年间增长约 370 倍。IT之家注:Token(常被称为词元)是计算机科学与自然语言处理领域中的一个基础且重要的概念,通常指文本数据经过分词或标记化处理后的最小单位,其中单位可以是单词、标点符号、数字或其他任何有意义的符号。

来源:IT之家
OpenAI:将在美国 ChatGPT 免费版及 Go 版投放广告

3 月 22 日,OpenAI 发言人在发给路透社的邮件声明中表示,未来几周内,公司将开始向美国地区所有 ChatGPT 免费版及 Go 版用户展示广告。广告技术公司 Criteo 在本月早些时候的声明中称,OpenAI 近期已将其接入美国 ChatGPT 免费版与 Go 版的广告测试项目中。Criteo 主要为广告主提供广告采购与精准投放优化接口。据《The Information》消息,Criteo 正在向广告主招商,要求其承诺 5 万至 10 万美元(IT之家注:现汇率约合 34.5 万至 69 万元人民币)的广告投放预算。此外,OpenAI 已建议广告主:提供更多版本的广告文案与视觉素材,能够提升广告曝光频次与投放效果。随着 ChatGPT 使用量激增,OpenAI 一直在探索将广告作为新的收入来源。在生成式人工智能竞争日趋激烈、计算基础设施成本不断攀升的背景下,该公司正寻求实现收入来源多元化。

来源:IT之家
Reddit CEO:将大量招聘应届毕业生,因为他们是“AI 原生一代”

3 月 22 日,据 BusinessInsider 报道,在一些人看来,人工智能的进步预示着入门级岗位的终结,这对年轻职场人来说意味着前路艰难。而 Reddit 首席执行官史蒂夫 · 霍夫曼却表示,他的公司情况恰恰相反。“现在刚从大学毕业的年轻人,是借助人工智能学习编程的。他们在这方面非常擅长,所以我认为我们会大量招聘应届毕业生,因为他们是真正的人工智能原生一代。”霍夫曼在近期播客节目《与莫莉 · 奥谢谈源码》中说道。霍夫曼认为,招聘应届毕业生的竞争将会非常激烈。“我认为招聘应届毕业生的理由有很多。而且,那些最优秀的应届生,如果你现在不招,以后就再也没机会了。”霍夫曼说,“他们再也不会出现在求职市场上。他们太有价值了,根本不会沦落到需要公开找工作的地步。”尽管他持乐观态度,但应届毕业生正身处一个复杂的就业环境。如今拥有学士学位的人数比以往更多,而企业又因人工智能放缓了招聘节奏,导致就业市场并不理想。美国劳工统计局数据显示,2 月份失业率为 4.4%,失业人数达 760 万。这一数据高于去年同期,当时失业率为 4.1%,失业人数为 710 万。IT之家注意到,包括人工智能公司 Anthropic 首席执行官达里奥 · 阿莫迪在内的科技行业领袖曾警告称,五年内人工智能可能会让一半的入门级白领岗位消失。尽管如此,霍夫曼仍表示会继续招聘应届生,尤其是工程岗位。“我们正在打造一家公司,所以除非我们已经知道所有要做的东西,否则工程团队的人数不会减少。”霍夫曼在采访中说,“就算人工智能让工程师的效率提升 50%、100% 甚至 10 倍,我们只会去做更多的事情,而不是用更少的人做同样的事。”一位 Reddit 发言人表示,公司设有新兴人才团队,专门负责招聘年轻职场人。目前公司正在招聘工程、销售、产品等多个全职岗位,同时还开放了机器学习工程方向的实习生岗位(内部称为“Snooterns”)。

来源:IT之家
美团开源 LongCat-Flash-Prover 大模型:5600 亿参数,刷新两项 SOTA 水平

感谢IT之家网友 Domado 的线索投递!
3 月 21 日,美团现已开源 LongCat-Flash-Prover 大模型,采用 5677 亿参数、MoE(混合专家模型)形态,旨在解决复杂的数学证明问题。据介绍,该模型引入了混合专家迭代框架(hybrid-experts iteration framework),用于生成大规模、高质量的形式化推理轨迹。可通过整合 Lean4、基于 AST 的多阶段严格验证流程,消除“幻觉”现象。训练方面,该模型使用混合专家迭代框架生成冷启动数据,并在强化学习阶段引入 HisPO 算法稳定 MoE 模型的长程任务训练。同时加入定理一致性和合法性检测机制防止 Reward Hacking(奖励黑客行为)。基准测试表明,这款模型在 MiniF2F-Test 上取得 97.1% 的成绩,仅需 72 次推理尝试;在 PutnamBench 任务上解决了 41.5% 的问题,使用 118 次推理尝试,在上述两项测试中刷新 SOTA 水平。IT之家附该模型开源地址如下:GitHub:https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-ProverHugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover

来源:IT之家

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