斯坦福大学发布人工智能状况报告

斯坦福大学发布人工智能状况报告 虽然现在人工智能发展之快，让任何与人工智能有关的报告一发布就面临过期的风险，但是我们仍然能从这份 386 页的中得到一些有用的信息： ·在过去的十年里，人工智能的发展已经从学术界主导翻转到了工业界主导，而且这没有改变的迹象。 ·在传统基准上测试模型正变得困难，这里可能需要一种新的模式。 ·人工智能训练和使用的能源占用正在变得相当大，但我们还没有看到它如何在其他地方增加效率。 ·与人工智能相关的技能和工作岗位正在增加，但没有你想象的那么快。 ·政策制定者们正在努力编写一个明确的人工智能法案，如果有的话，这是一个愚蠢的差事。 ·投资已经暂时停滞，但这是在过去十年的天文数字般的增长之后。 ·超过 70% 的中国、沙特和印度受访者认为人工智能的好处多于坏处。美国人呢？35%。来源 ，， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

《斯坦福大学人生设计课 》

《斯坦福大学人生设计课 》 简介：斯坦福大学人生设计课是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #斯坦福#斯坦福大学人生设计课#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/03d240bdb905

斯坦福大学刚刚推出了基于辅助全息成像技术的未来AR眼镜原型

斯坦福大学刚刚推出了基于辅助全息成像技术的未来AR眼镜原型 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 斯坦福大学的全息 AR 眼镜原型。目前，实验室版本的视场角很小，在实验室里只有 11.7 度，远远小于 Magic Leap 2 甚至微软 HoloLens。但是，斯坦福大学的计算成像实验室有一整页的资料，上面有一个又一个的视觉辅助工具，这些辅助工具表明，该实验室可能在研究一些特别的东西：更薄的全息组件堆叠，几乎可以放入标准眼镜框中，经过训练，可以投射出逼真的、全彩的、移动的 3D 图像，这些图像会在不同深度出现。现有 AR 眼镜（a）和原型眼镜（b）与 3D 打印原型眼镜（c）的光学效果对比。图片：斯坦福计算成像实验室与其他 AR 眼镜一样，这些眼镜也使用波导，波导是引导光线穿过眼镜进入佩戴者眼睛的部件。但研究人员说，他们已经开发出一种独特的"纳米光子元表面波导"，可以"消除对笨重的准直光学器件的需求"，并开发出一种"学习型物理波导模型"，利用人工智能算法大幅提高图像质量。该研究称，这些模型"利用相机反馈自动校准"。无论是真实物体还是增强物体，都可以有不同的深度。尽管斯坦福大学的这项技术目前还只是一个原型，其工作模型似乎是固定在长凳上的，框架也是3D打印的，但研究人员希望能颠覆目前的空间计算市场，这个市场还包括苹果的Vision Pro、Meta的Quest 3等笨重的直通式混合现实头盔。博士后研究员 Gun-Yeal Lee 帮助撰写了这篇发表在《自然》杂志上的论文，他说，目前还没有其他 AR 系统能在性能和紧凑性方面与之相比。像 Meta 这样的公司已经斥资数十亿美元购买和构建 AR 眼镜技术，希望最终能生产出大小和形状与普通眼镜无异的完美产品。目前，Meta 的雷朋眼镜没有板载显示屏，但我们去年获得的泄露的 Meta 硬件路线图显示，Meta 第一款真正的 AR 眼镜的目标日期是 2027 年。 ... PC版： 手机版：

斯坦福大学推出 DetectGPT ,阻止学生用 AI 写作业

斯坦福大学推出 DetectGPT ,阻止学生用 AI 写作业 据调查显示，美国 89% 的大学生在用 ChatGPT 做作业。近日，针对学生们屡禁不止的行为，斯坦福研究人员推出了 DetectGPT，便于检测出 AI 生成文本。 是基于大型语言模型（large language models，LLM）生成文本的特定倾向，从而可以判断文本是否是 AI 生成的。 1 月 26 日，相关研究论文以《》为题，在网站 arXiv 上发布。 标签: #ChatGPT #DetectGPT #斯坦福 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

斯坦福大学上周发布重要报告，来自以人为本人工智能研究所 HAI的2023年度AI指数报告。

斯坦福大学上周发布重要报告，来自以人为本人工智能研究所 HAI的2023年度AI指数报告。 共 386页长 ，挑选了其中一些要点。报告地址：（阅读体验很友善） 1⃣ 新技能的需求增加 AI专业技能需求激增，在美国有统计数据的产业领域 （除农业、林业、渔业和狩猎业外），与人工智能相关的工作岗位数量平均从2021年的1.7%增加到2022年的1.9%。 2⃣ 投资持续 2022 年，人工智能领域的私人投资为 919 亿美元，是 2013 年的 18 倍。在私人投资总额方面，美国领先于世界。2022年，在美国投资的474亿美元大约是次高国家中国（134亿美元）投资额的3.5倍。在新投资的人工智能公司总数方面，美国也继续领先，比欧盟和英国加起来多1.9倍，比中国多3.4倍。 3⃣ 机器学习系统分布 最常见的机器学习系统类别是大规模语言模型，2022 年发布了 23 个重要的 AI 语言系统，是第二常见类型（多模态）数量的 6 倍。2019年发布的GPT-2，被许多人认为是第一个大型语言模型，有15亿个参数，估计训练成本为5万美元。PaLM是2022年推出的旗舰大型语言模型之一，有5400亿个参数，成本估计为800万美元PaLM比GPT-2大360倍左右，成本高160倍。 4⃣ 技术性能 2022 年见证了大规模语言模型的性能提升。 随着微软和谷歌等公司将聊天机器人集成到其现有服务中，生成模型出大了普通消费者 一系列文本到文本，文本到图像，文本到视频和文本到3D模型，促使新初创公司的形成。 5⃣ 滥用增加 进一步伴随着人工智能相关法律案件数量的迅速增加，在过去十年中也呈指数级增长 。 6⃣ 公众舆论 在2022年IPSOS的调查中，78%的中国受访者 同意这样的说法：使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处。随后来自沙特阿拉伯（76%）和印度（71%）的受访者对人工智能产品感到积极。只有35%的抽样美国人同意使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处。 7⃣ 人工智能教育

【火鸡追上雄鹰，OpenAI 的成功为何难以复制】创办 OpenAI 之前，阿尔特曼在斯坦福大学的课堂提出了公式：创业成功 =

【火鸡追上雄鹰，OpenAI 的成功为何难以复制】创办 OpenAI 之前，阿尔特曼在斯坦福大学的课堂提出了公式：创业成功 = 想法 * 产品 * 执行 * 团队 * 运气。他唯一成功的创业项目OpenAI，完美证明了这个公式。 #抽屉IT