这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的机器学习和深度学习的简单指南，帮助我们可以听到技术人员的话～

Sam Altman在最新博文中展望了智能时代的到来，预测人类将拥有无限的智能和丰富的能源。他认为，AI的加速创新将成为推动社会变革的核心力量，通过深度学习等技术，AI将解决复杂问题，推动科学、技术和经济的持续发展。Altman描绘了一个充满希望的未来，包括气候危机的解决、太空殖民地的建立等，并强调需降低计算成本，使AI惠及更多人。总之，智能时代将为人类带来前所未有的繁荣和机遇。

李飞飞和其他AI领域的专家在a16z的对话中探讨了AI的历史、现状和未来，特别强调了空间智能的重要性，并且还预测了AI技术将在未来带来的变革性新应用。

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）技术正以其前所未有的速度和规模，渗透并改变着媒体与娱乐行业的生态。AI视频生成技术作为AI领域的一项前沿技术，不仅为内容创作带来了革命性的变化，更预示着一个全新的媒体与娱乐时代的到来。本文将结合量子位智库的《AI视频生成研究报告》以及对行业趋势的深入分析，全面探讨AI视频生成技术的发展现状、应用前景及其对行业的深远影响。

本文将深入探讨AI技术的演变历程和当前的发展状况，从早期的逻辑和搜索算法到现代深度学习及其在各行各业的应用，我们将揭示AI如何逐步成为今日技术革新的驱动力，并展望未来可能达到的AGI阶段。

本文将深入探讨AI的基本概念、分类、关键技术与方法，以及它的广泛应用领域和伴随而来的道德与社会挑战。通过这篇文章，读者可以获得对AI全面而深刻的理解，并思考这一技术如何塑造未来社会。

从算法模型的萌芽到预训练模型的兴起，再到云智合流的产业变革，本文全景式地展现了中国AI如何在风雨中生根、成长，并在技术浪潮中孕育出丰硕的果实。

在人工智能的浪潮中，你是否被各种专业名词所困扰？从AI到深度学习，从监督学习到无监督学习，这些词汇是否让你感到头皮发麻？别担心，本文将带你理清楚各种错综复杂的AI关系，让你轻松入门AI。作为小白入门AI的第一课，这篇文章将为你揭开AI的神秘面纱，让你对AI有更深入的了解。快来一起探索这个充满无限可能的新世界吧！

通过探索AI如何模仿人脑来提高效率和学习速度，我们可以更好地理解人类的注意力如何在信息泛滥的世界中受到挑战，并找到强化自身专注力的方法。

Meta公司的“变色龙”模型挑战GPT-4，以其340亿参数和10万亿token的训练刷新了多模态状态-of-the-art(SOTA)标准。

[1]2009年美剧《LIE TO ME》播出后，很多人都对微表情产生了兴趣。大家惊叹于电视剧的剧情：一个人表情的破绽里总能暴露出真相。于是大家理所应当地认为：通过一个人表情、肢体就可以直接判断他有没有在说谎。 作为微表情研究者，我从2011年开始参与过一些刑事案件的侦查。为了验证现实情况中微表情会不会像电视剧中的那么神奇，我来简单模拟一个犯罪情况：一个盗窃案，假如你们是公安，我是嫌疑人。你们问我：“你有没有偷钱？”“唉，警官你怎么这样办呢？你说我偷钱我就偷钱了！你在大街上随便拉个人说偷钱了，他就能坐到这儿来了？你们办案要讲证据好不好！”大家看到我的表情了吗？一脸嫌弃、厌恶、不屑。另外一种情况是：“我没有，警官你们为什么会怀疑我，我是一个老实巴交的出租司机，我家里还有老婆孩子，我…我…我不可能偷钱。我…我是老实人。”看到我的表情是什么样了吗？愁苦、悲悯、可怜。你相信哪一个呢？ 我们前面铺垫这么多的开场只为说明一个事情：你看到的那些可见的表现很可能都是演的。

深度学习和神经网络是人工智能领域的强大工具，本文总结了深度学习的非技术性解释，一起来看看吧。