Coatue人工智慧(AI)長篇報告精要
閱讀時間約 2 分鐘
https://www.coatue.com/blog/perspective/ai-the-coming-revolution-2023
# AI迭代特性與生產力提升將比前幾次產業創新進程快速
# 融資主力目前集中於模型層級
# 趨勢轉變：從建立更快的「計算器」到建立超級智慧的「大腦」。
# 人工智慧啟用新平台：智慧即服務 (IQaaS)。
# 研究人員的焦點：擴展人工智慧模型效能：更多參數和大型資料集是主流，而不是更多計算和更長的訓練。
# 資料稀缺是擴展的潛在障礙：高品質的文字資料可能很快就會耗盡，圖像和影片資料有較長期潛力。
# 解決人工智慧在"模型輸出、模式、可用性、企業部署"方面的挑戰將有潛力釋放巨大的機會。
Coatue long AI report take-aways:
- AI advancing much faster than previous technology waves with proving utility across domains.
- AI stack from bottom: Semi > Cloud > Ops > Models APPs: Funding concentrated in "model layer" for now.
- Trend shift: From building faster “calculators to building super-intelligent “brains.
- AI enables a new platform: Intelligence-as-a-service (IQaaS).
- Researchers focus: Scaling AI model performance: more parameters and large datasets are mainstream vs more compute and longer training.
- Data scarcity is a potential wall to scaling : High-quality text data could be exhausted soon, images & video have longer runway.
- Solving AI’s challenges in Model output, Modalities, Availability, Enterprise deployment: has potential to unlock vast opportunities.
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人工智慧始終還是「人工」，機器需要透過人類的訓練，像人類一樣經過學習才能夠進行反饋。但它與人不同的地方則是不會疲憊、可以不斷的進行學習，這也進而加快了應用的時間。而牽涉到聯想及整合的時候，它依舊無法取代人類；人類在聽音樂時產生的觀點，也是人工智慧無法想到的。
人工智慧、機器學習、深度學習這三個名詞，都是最近經常被提起的行話；它們彼此緊密相關，但意義又不太相同，偶爾還會被誤用。本文就用白話來說明一下，這三個奇妙的東西到底是什麼。
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