【新智元导读】AI顶流Claude升级了，程序员看了都沉默：不仅能写代码能力更强了，还能连续干活7小时不出大差错！AGI真要来了？这背后到底发生了什么？现在，还有机会加入AI行业吗？如今做哪些准备，才能在未来立足？ 这一点现在有了明确的证据：如果提供合适的反馈机制，确实找到了某种算法，能让模型表现出接近专家级人类的可靠性与性能。 如果未来一两年内，智能体开始上岗，软件工程实现自动，模型的使用价值将呈指数级增长。而这一切的前提，是海量算力的支持。 第二，芯片问题，还包括电力、GDP等限制等可能让算力增长停滞，而如果到2028或2030年还没实现AGI，那之后每年的实现概率，也许就会开始大幅下滑。 但到了GPT-4这种规模，用足够多样的数据、足够大的计算量去训练，它就能天然泛化到很多子任务上，而且比那些「专门训练的小模型」泛化得更好。
老板办公室办公桌顶着会议桌杨子这一晒还透露了另一个细节，就是白板墙上写着的安迪课表，从周一到周五行程满满，每天晚上八点到九点是安迪上托福雅思课的时间，看来是在为出国做准备，应该是不参加高考，直接去国外念大学，父母都为他铺好了路。杨瀚森：我15岁时进入青岛青年队，他们告诉我‘你可以打CBA’。所以我就每天都训练，尽可能做好每一步，尽可能努力去打好球，打好职业。老板办公室办公桌顶着会议桌女人尝试到更粗大的心理变化陶哲轩: 是的，爱因斯坦曾有类似的引述，宇宙最不可理解之处在于它是可理解的。对。而且不仅仅是可理解的，你可以建立一个方程，实际上对此存在某种数学上的可能解释。因此，在数学中存在一种称为普适性的现象。因此，许多宏观尺度上的复杂系统源于微观尺度上大量的微小相互作用。通常，由于常见的复杂性爆炸形式，您会认为宏观方程必定比微观方程复杂无数倍。如果您想完全精确地求解它们，它们确实如此，就像您想模拟一盒空气中的所有原子一样，阿伏伽德罗常数是庞大无比的。粒子数量庞大。如果您真的要追踪每一个粒子，那将是荒谬的。然而，某些定律在宏观尺度上涌现，它们几乎不依赖于微观尺度上发生的事情，或只依赖于极少数参数。因此，如果您想模拟一个箱子中百京个粒子构成的气体，您只需知道它的温度、压强、体积和少数几个参数，比如五六个。它几乎模拟了您需要知道的关于这些10^23个或其他数量粒子的一切。值得一提的是，本菲卡球员大力传球时，正好踢到了周通的的头部，后者痛苦倒地，主裁判示意队医进场治疗，周通起身慢慢走到场边，随后队医想将他换下，但他不愿下场，并且怒吼，受伤情况拒绝被换下。
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📸 陆安兵记者 吕敬琳 摄
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📸 黄敏记者 董宇红 摄
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