跨链整合:大模型在信息处理中的新范式


数字时代,我们每天都与信息打交道。然而,“信息”与“答案”之间往往存在一道鸿沟。搜索引擎能快速返回成千上万条结果,但它们大多是片段化、分散化的,需要我们自己去甄别、对照与拼接。厂商的技术手册虽然权威,却往往各说各话,缺乏跨平台、跨产品的统一视角。用户最终常常陷入“信息过载”的困境:资料很多,但直接的答案很少。

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OpenAI 为何设计“Study and learn”

在 ChatGPT 的界面里,“Study and learn” 功能的出现看似不起眼,却折射出人工智能在产品逻辑和战略方向上的一次重大转型。对很多习惯了用 ChatGPT 写作、答题甚至娱乐的用户而言,这个新功能意味着 AI 不仅能帮你找答案,还能陪你“学习”——整理知识、生成笔记、设计练习、提出引导性问题,甚至模拟考试。如果仅仅把“Study and learn”看作一次功能更新,可能低估了它的意义。它实际上是一个未来方向的信号。AI 正在从“回答问题”转向“协同学习”,从“提供信息”转向“塑造认知”。

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哈萨比斯:人工智能的承诺与焦虑

从棋盘上的少年,到实验室里的科学家,再到全球AI舞台的主角,哈萨比斯的叙事始终贯穿着战略思维和冒险精神。他坚信人工智能可以成为推动人类进入“极度富足”时代的钥匙。在剑桥大学学习计算机科学后,他转向神经科学研究,并最终在2010年创办了DeepMind。哈萨比斯把使命定义得简单而雄心勃勃:“先解决智能问题,然后用它来解决其他一切问题。”

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