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Thinking Machines Lab最后还强调要在实践中学习。研究与产品共同设计,产品通过部署实现迭代学习,而优秀的产品和研究则相互促进。对于人工智能安全的经验和迭代方法,其表示最有效的安全措施来自前瞻性研究和细致的实际测试的结合,要衡量真正重要的东西,重点了解系统如何在现实世界中创造真正的价值,公司也表示最重要的突破往往来自对目标的重新思考,而不仅仅是优化现有指标。
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人工智能作为近年来科技领域最热门的话题之一,其实并不是一项新技术。早在1956年,人工智能的概念就在美国达特茅斯学院召开的夏季研讨会上被提出。此后经历半个多世纪发展,都未能实现真正的实用化。2012年,加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿和他的学生基于机器学习提出的深度学习神经网络模型,在图像识别挑战赛上取得重大突破,激发AI领域的又一次发展热潮,推动语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域快速进步。
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