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📌 Meta SAM 3：AI 视觉的“GPT-4 时刻”？揭秘背后的自动化数据引擎

📌 Meta SAM 3：AI 视觉的“GPT-4 时刻”？揭秘背后的自动化数据引擎

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=RKt76bRTTog 📌 Meta SAM 3：AI 视觉的“GPT-4 时刻”？揭秘背后的自动化数据引擎將以下原始影片內容總結為五個部分，**僅以純文字格式輸出，不使用 Markdown 語法或符號**，整體語言使用繁體中文，結構需清楚、有條理。容易懂 Easy Know 想像你正在玩一個尋寶遊戲，以前你必須用滑鼠像個小苦工一樣，一個一個點擊照片裡的東西，告訴電腦「這是杯子」、「那是杯子」。但Meta的新AI，SAM-3，就像你請來了一位超級聰明的偵探。你現在只需要跟它說一句「請找出所有的杯子」，它就能瞬間理解「杯子」這個抽象概念，然後立刻且準確地把照片或影片中所有能沾上邊的杯子（即使是躲在花瓶後面或只有把手露出來）都完美地圈出來。它不再需要你指手畫腳，而是開始聽得懂你說的「人話」了。更厲害的是，

📌 AI云端狂想曲：亚马逊云科技的算力突围、Agent重构与卓越运营

📌 AI云端狂想曲：亚马逊云科技的算力突围、Agent重构与卓越运营

Original URL: https://youtu.be/-_JDc0XYsB4?si=ztsPOamfHlvnRToU 📌 AI云端狂想曲：亚马逊云科技的算力突围、Agent重构与卓越运营 ⓵ 容易懂 Easy Know 想像一下，現在大家都在參加一場建造超級智慧機器人的大賽，這場比賽在雲端上舉行。AWS（亞馬遜網路服務）是世界上最大的工具供應商，他們不是只去造最酷的一個機器人，而是提供最棒的「工具包」給所有參賽者。他們發布了像「賽車引擎」一樣快的自製晶片（Trainium 3），同時也跟最好的引擎製造商NVIDIA合作，確保AWS是放置這些強大引擎的最佳車庫。AWS還推出了像「AI萬能小幫手」一樣的Agents，這些小幫手可以自動處理複雜的工作，像是幫公司測試軟體或自動填寫表格。他們還發明了「Nova Forge」，這個服務能讓公司把自己的秘密筆記本知識教給AI模型，創造出專屬的智慧小夥伴。AWS的目標很簡單：讓AI不再是個很酷的玩具，而是變成每個公司都能輕鬆使用、安全可靠的實用工具，幫助他們解決從設計火箭到分析NBA球員表現等各種真實問題。AWS就像淘金熱中賣最好的鏟

📌 AI 不需要“语言”思考？揭秘大模型推理的终极形态：EBM-COT 与沉默智能

📌 AI 不需要“语言”思考？揭秘大模型推理的终极形态：EBM-COT 与沉默智能

Original URL: https://youtu.be/h9T3Ouaqr0s 📌 AI 不需要“语言”思考？揭秘大模型推理的终极形态：EBM-COT 与沉默智能 ⓵ 容易懂 Easy Know 想像一下有兩位天才數學家都要解開一道超難的題目。第一位數學家花了兩個小時，寫滿了八塊黑板的計算草稿才找到答案；第二位只安靜站了幾分鐘，突然說「我懂了」，然後給出一個超短、超聰明的解答。兩人都成功了，但第二位更有效率。現在的AI，像是GPT，大部分都像第一位數學家，為了給你一個答案，它必須在背後默默生成超多「思考步驟」（我們叫它Token）。這些Token就像汽車的油錢，用得越多，等待時間越長，花費的電力和金錢也越多，而且這個浪費每年都在瘋狂增加。因此，科學家設計了一個新工具「ArkBench」，它不只看AI的答案對不對（準確度），還要看它浪費了多少油（Token數量），來判斷誰才是真正的聰明人。同時，他們也發明了「EBM-CART」這種新方法，

📌 谷歌大神｜斯坦福演讲｜疯狂豪赌：一个“数学上完全错误”的决定，如何引爆了今天的AI狂潮？｜算力暴涨100万倍！从斯坦福的一篇论文到Gemini，我们是如何走到今天的？

📌 谷歌大神｜斯坦福演讲｜疯狂豪赌：一个“数学上完全错误”的决定，如何引爆了今天的AI狂潮？｜算力暴涨100万倍！从斯坦福的一篇论文到Gemini，我们是如何走到今天的？

Original URL: https://youtu.be/op5J5NIF1FM 📌 谷歌大神｜斯坦福演讲｜疯狂豪赌：一个“数学上完全错误”的决定，如何引爆了今天的AI狂潮？｜算力暴涨100万倍！从斯坦福的一篇论文到Gemini，我们是如何走到今天的？ ⓵ 容易懂 Easy Know 想像一下，AI的世界就像一輛全速衝刺的超級火車，我們總覺得它跑得太快抓不住。但這不是魔法，Google的傑夫迪恩爺爺說，這背後是一個叫做「AI飛輪」的大齒輪。這個飛輪由三個部分組成：數據（燃料）、算法（設計圖）和算力（引擎）。很久以前（1990年），科學家只有設計圖（理論），但電腦只有一點點像「柴火」般的算力，火車根本跑不起來。後來，Google為了讓火車動起來，發明了超強的「法拉利引擎」TPU，它能提供比以前多百萬倍的算力。有了這個強大引擎，火車就能讀懂海量數據，

📌 【人工智能】Scaling时代终结，探索研究时代开启 | Ilya最新访谈 | AI当前巨大的撕裂感 | 预训练 | 强化学习 | 人类的情感和欲望 | 价值函数 | 超级智能 | SSI要憋大招

📌 【人工智能】Scaling时代终结，探索研究时代开启 | Ilya最新访谈 | AI当前巨大的撕裂感 | 预训练 | 强化学习 | 人类的情感和欲望 | 价值函数 | 超级智能 | SSI要憋大招

Original URL: https://youtu.be/yiCc4avA2bY 📌 【人工智能】Scaling时代终结，探索研究时代开启 | Ilya最新访谈 | AI当前巨大的撕裂感 | 预训练 | 强化学习 | 人类的情感和欲望 | 价值函数 | 超级智能 | SSI要憋大招【容易懂 Easy Know】 Ilya Sutskever這位非常頂尖的AI科學家認為，現在最強的AI（像GPT-4）雖然很會考試，但就像一個只會背書的學生。科技公司每年花超多錢買超級電腦來訓練AI，但我們卻沒有看到滿街的機器人，這是因為現在的方法錯了。我們讓AI像個笨蛋一樣，用超大量的練習題來死記硬背，而不是教它真正的「天賦」或「思考方式」。Ilya說，人類學開車只需要幾十小時，但AI卻要跑幾億公里的模擬，差別就在於人類有「情緒」和「渴望」（稱為價值函數），這些是進化給我們的學習指南針。他認為，如果我們要做出真正的超級聰明AI，就必須找到這個秘密，讓AI不再只是靠「堆量」變強，

📌 AI只会“抄答案”？谷歌SRL新框架，让它学会“解题思路”！深度解析监督强化学习

📌 AI只会“抄答案”？谷歌SRL新框架，让它学会“解题思路”！深度解析监督强化学习

Original URL: https://youtu.be/dc59mSz3FzE 📌 AI只会“抄答案”？谷歌SRL新框架，让它学会“解题思路”！深度解析监督强化学习 ⓵ 容易懂 Easy Know 想像一下，你正在學解一個超複雜的魔術方塊，這需要很多步驟。傳統的教法有兩種。第一種是「死背公式」（SFT），你只能一模一樣地照抄老師的動作，如果遇到新的狀況就會當場卡住，而且永遠無法比老師更厲害。第二種是「只看結果」（RLVR），只有你完全解開魔術方塊才能得到獎勵，但如果它太難了，你試一百次都失敗，根本不知道哪一步做錯了，最後就會放棄學習。新的 SRL 方法就像一位超棒的教練。他不只看你最後有沒有解開，而是把你解方塊的過程拆成很多小動作（例如「轉左邊九十度」）。然後在你每做完一個小動作後，他會立刻告訴你：「做得像專家！」或「這裡有點不像」。教練給你鼓勵，讓你每一步都能得到明確的指導，但又允許你自己思考（例如先想一下下一步怎麼轉）。這樣一來，

📌 20分钟读懂AI史上最重要的一篇论文《Attention Is All You Need》

📌 20分钟读懂AI史上最重要的一篇论文《Attention Is All You Need》

Original URL: https://youtu.be/_VaEjGnHgOI 📌 20分钟读懂AI史上最重要的一篇论文《Attention Is All You Need》好的，這是一份將原始影片內容總結為五個部分的純文字輸出，不使用 Markdown 語法或符號： --- ⓵ 容易懂 Easy Know 很久很久以前，電腦學語言就像一個小寶寶，一次只能看一個字，看完一個字，記住一點點，然後再看下一個。如果句子太長，前面的字就很容易忘記。就像你背課文，一句一句背，背到後面就忘了前面。後來，有一個很聰明的發明叫做「注意力機制」（Attention），它讓電腦學會像我們一樣，看一段話的時候，知道哪些字最重要，哪些字沒那麼重要。就像老師要你畫重點一樣，電腦也會自己「畫重點」。但是一開始，「注意力機制」只是幫忙小寶寶電腦學語言的小助手。直到有一天，Google有兩個工程師在吃飯的時候，聊到現在的小寶寶電腦學語言太慢了。他們就想：