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機器之心原創
作者:張倩今年 3 月份,英偉達 CEO 黃仁勛舉辦了一個非常特別的活動。他邀請開創性論文《Attention Is All You Need》的作者們齊聚 GTC,暢談生成式 AI 的未來發展方向。
「我們所處的領域如今所享有的一切都可以追溯到那一刻…… 你們改變了世界……」黃仁勛在現場說道。對于 AI 這種科研導向的行業來說,下一次改變世界的機會,可能也藏在某篇論文里。
因此,我們在這個圈子里看到了一個不尋常的現象:一些非技術背景的 CEO 們也開始熬夜讀起了論文,希望借此來降低決策的試錯成本。
CEO 尚且如此,領域內的其他從業者就更不用說了。前段時間,OpenAI、谷歌、Meta 連放大招,一些創業公司也在不斷推出新模型、新方法,相信很多從業者都會感覺論文多到看不過來。
把論文丟給 AI 去總結是現在常用的閱讀方法,但很多 AI 總結的內容缺乏清晰的層次以及對于創新點、局限性的詳細描述,我們需要經過幾輪追問才能形成對于論文的完整認知。而且,一些關鍵的模型架構圖、實驗結果圖還要自己去論文里找,實際節省的時間非常有限。
在騰訊「元寶」的最近一次更新中,我們看到了這些問
原文鏈接:這個大模型,真的治好了我的論文閱讀障礙
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