今天凌晨OpenAI首席执行官Sam Altman罕见地发布了一篇长文解读——智能时代。
Altman表示,AI将在未来几十年内极大地增强人类的能力,帮助我们可以完成我们的祖父母认为像魔法一样的事情,就像古代人看到如今的智能电话、电动车一样。
同时我们很快会有超级智能,将拥有远超人类的智能水平,它能够快速处理和分析海量的数据,从中提取出有价值的信息并做出精准的决策。

例如,在医疗领域,超级智能可以帮助医生更准确地诊断疾病,制定个性化的治疗方案;在交通领域,可以优化交通流量减少拥堵和事故的发生;在教育领域,为每一位孩子配备AI学习伙伴,让教育资源公平化。
Altman认为,经过几千年的科学发现和技术进步的累积,我们已经知道如何将沙子熔化,添加一些杂质,以惊人的精确度在极小的空间上制作计算机芯片,通过能量运行,最终创造出越来越强大的AI系统。
那么我们打开AI大门,进入下一次超级智能时代的钥匙是什么呢?Altman用四个字来总结——深度学习。
深度学习是一种AI技术,它能模仿人脑处理数据和创作模式方式来进行复杂的任务,其核心是神经网络,由多个层次组成的数据处理模型,能够自动从大量数据中学习并提取特征,而无需人类明确地编程来识别这些特征。
深度学习算法拥有非凡的能力,可以从海量的数据集中学习,并逐渐改进其性能。随着计算能力的增长以及可用数据量的增加,深度学习能力变得越来越强大,能够解决以前难以克服的问题。ChatGPT、Suno、Midjourney都是最典型的深度学习产物。
但Altman指出,技术将我们从石器时代带到了农业时代,再到工业时代。如今我们要开启智能时代,这需要算力、能源、数据以及人类的意志来完成。

如果我们希望将AI交到尽可能多的人手中,我们需要降低计算成本,使其变得丰富(这需要大量的能源和芯片)。如果我们没有建立足够的基础设施,AI将是一个非常有限的资源,将成为富人的主要工具。
相反,如果我们能以廉价的方式大规模推广AI,那么很快每一个人都将拥有一个AI助理,帮助我们执行医疗、教育、金融、法律等领域的特定任务,同时推动各个科学的进步。
Altman坚信,智能时代的特征将是巨大的繁荣,解决气候、建立太空殖民地以及发现所有物理学将变得司空见惯。同时,我们也需要认识到 AI 可能带来的负面影响,并努力最大化其好处,最小化其危害。
人们有创造和对彼此有用的欲望,AI 将使我们能够前所未有地放大自己的能力。
有网友看完Altman长文之后感叹,深度学习确实起到效果了。

非常好的解读,智能时代不是科幻小说。

Altman走在智能时代的路上,你感到孤独了吗?

读完这篇长文给我最大的印象是——几千天内我们可能便会有超级智能的能力。

解读的非常棒!我相信以后得历史学家会说,2022年11月30日将是智能时代的开启元年。

o1模型发布之前我会怀疑你的智能时代说法,现在我相信了。

未来的智能时代是光明的,但我们需要付出更多才能实现。

好文章,需要你的鼓励
萨提亚回忆起90年代在微软评审会上听到的场景。Gates当时说:"软件只有一个品类--信息管理。
MiroMind AI等机构联合研究团队提出了UniME-V2多模态嵌入学习新方法,通过让大型多模态语言模型充当"智能法官"来评估训练样本质量,解决了传统方法在负样本多样性和语义理解精度方面的问题。该方法引入软标签训练框架和困难负样本挖掘技术,在MMEB基准测试中取得显著性能提升,特别在组合式检索任务上表现出色,为多模态AI应用的准确性和用户体验改进提供了重要技术支撑。
Anthropic周一发布了旗舰模型Opus 4.5,这是4.5系列的最后一个模型。新版本在编程、工具使用和问题解决等基准测试中表现出色,是首个在SWE-Bench验证测试中得分超过80%的模型。同时推出Claude for Chrome和Claude for Excel产品,分别面向不同用户群体。Opus 4.5还改进了长文本处理的内存管理,支持付费用户的"无限聊天"功能,并针对智能体应用场景进行了优化,将与OpenAI的GPT 5.1和谷歌的Gemini 3展开竞争。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。