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特斯拉招聘工程师等 为量产机器人做准备
2月6日消息，特斯拉正式招聘工程师、流程主管、产品经理等多个岗位，为在加州弗里蒙特工厂量产的 Optimus (特斯拉机器人) 做准备。Optimus是特斯拉公司开发的一款人形机器人，旨在通过人工智能技术执行危险、重复或人类不愿从事的任务。1月30日，特斯拉在业绩会上更新了Optimus机器人量产指引，2025年目标生产1万台机器人，产能第一步扩至每月1000台，到2026年每月产能达到10000台，2027年每月产能达到10万台。
—— 新浪科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
2月6日消息，特斯拉正式招聘工程师、流程主管、产品经理等多个岗位，为在加州弗里蒙特工厂量产的 Optimus (特斯拉机器人) 做准备。Optimus是特斯拉公司开发的一款人形机器人，旨在通过人工智能技术执行危险、重复或人类不愿从事的任务。1月30日，特斯拉在业绩会上更新了Optimus机器人量产指引，2025年目标生产1万台机器人，产能第一步扩至每月1000台，到2026年每月产能达到10000台，2027年每月产能达到10万台。
—— 新浪科技
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ChatGPT 不再要求登录才能使用人工智能聊天机器人的搜索引擎，以直接与 Google 和 Bing 等搜索引擎竞争。
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* 事件概述： 一个名为s1的项目，通过模型蒸馏技术，以低成本（约450美元）复制了Google的Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental的推理能力，引发了关于AI模型商品化和知识产权的讨论。
* 技术细节： s1基于阿里巴巴的Qwen模型，使用16个NVIDIA H100 GPU和包含1000个问题的精选数据集进行训练。研究人员还发现，在推理中加入“等待”一词可以提高模型准确性。
* 争议焦点： OpenAI指责DeepSeek不正当收集其API数据进行模型蒸馏。Google的条款禁止对其模型进行逆向工程。
* 未来趋势： Meta、Google和Microsoft计划在2025年在AI基础设施上投资数千亿美元，但模型蒸馏技术可能降低AI开发的门槛。
(IT业界资讯)
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chatGPT中文社区:
#AI学习资源 发现一个很棒的神经网络视频教程 🔝 Neural Networks: Zero to Hero Andrej Karpathy大神的神经网络课 Andrej Karpathy何许人也？他是: 🔠 多伦多大学师从Geoffrey Hinton，后者是Google Brain首席科学家，深度学习领域的开创者 🔠 在斯坦福李飞飞团队获得博士学位 🔠 OpenAI创始成员 （之前我分享过他的从0到1手撸GPT的视频） 🔠 前特斯拉AI副总裁，负责重构了FSD
#AI学习资源
Karpathy 大神课2.0来了:
三个半小时 LLM 入门课程
🔝 Deep dive into LLMs like ChatGPT
想入门了解LLM必看这个视频，无技术背景要求。详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习
-- 更多详情
YouTube
Deep Dive into LLMs like ChatGPT
This is a general audience deep dive into the Large Language Model (LLM) AI technology that powers ChatGPT and related products. It is covers the full training stack of how the models are developed, along with mental models of how to think about their "psychology"…
via chatGPT中文社区 - Telegram Channel
研究员以不到50美元训练出优质推理模型
根据上周五发布的新研究论文，斯坦福大学和华盛顿大学的人工智能研究人员能够以不到50美元的云计算积分训练出具备“推理”能力的人工智能模型。该模型名为 s1，在数学和编程能力测试中表现出与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 r1 等顶尖推理模型相似的水平。s1 模型可在 GitHub 上获取，同时还可获取用于训练该模型的数据和代码。s1 团队表示，他们从一个现成基础模型开始，然后通过“蒸馏”对其进行微调。研究人员称，s1 是从谷歌推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 中蒸馏出来的。与伯克利分校的研究人员上个月以约450美元的价格创建人工智能推理模型所采用的方法相同。
—— Techcrunch、GitHub
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
根据上周五发布的新研究论文，斯坦福大学和华盛顿大学的人工智能研究人员能够以不到50美元的云计算积分训练出具备“推理”能力的人工智能模型。该模型名为 s1，在数学和编程能力测试中表现出与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 r1 等顶尖推理模型相似的水平。s1 模型可在 GitHub 上获取，同时还可获取用于训练该模型的数据和代码。s1 团队表示，他们从一个现成基础模型开始，然后通过“蒸馏”对其进行微调。研究人员称，s1 是从谷歌推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 中蒸馏出来的。与伯克利分校的研究人员上个月以约450美元的价格创建人工智能推理模型所采用的方法相同。
—— Techcrunch、GitHub
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小互: GPT全球宕机！
🙂
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Thu Feb 06 2025 12:35:22 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
🙂
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Thu Feb 06 2025 12:35:22 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
论文：https://arxiv.org/pdf/2501.19393
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Thu Feb 06 2025 12:24:53 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
斯坦福大学以及华盛顿大学的研究团队展示了一种极低成本的 AI 训练方法，被称为 S1。
1️⃣ S1 仅使用 6 美元就能达到 OpenAI o1-preview 级别的推理性能！同时匹敌Deepseek R1
2️⃣ 推理时间可控：S1 通过简单的“Wait”机制，控制大模型的思考时间，提高推理能力。
🔹 S1 不是 OpenAI o1 或 DeepSeek R1 的直接复刻，但它揭示了在推理时微调 AI 的潜力，甚至可以媲美 Reinforcement Learning（强化学习）。
OpenAI 和 DeepSeek 早期研究发现，AI 在回答问题时“思考得更久”，往往能得出更好的答案。但过去并没有清楚解释：如何在推理阶段控制 AI 的思考时间？
📌 S1 的创新点： S1 论文提供了推理时间扩展（Inference Scaling）的具体实现方法：
📢 核心思想：
如何在不改变 AI 训练过程的情况下，提高 AI 解决复杂问题的能力？
方法：让 AI 在推理时“多想几秒”，自动检查自己的答案，从而减少错误，提高正确率！
结果证明，这种方法比 OpenAI o1-preview 还要好！
最重要的是：而且只用了 1000 道题！ 这比一般 AI 训练的数据少了 800 倍，但效果仍然很强！
此外，该模型可以在笔记本电脑上运行，并且其训练成本仅为 6 美元。
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Thu Feb 06 2025 12:24:51 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
小互: ↩️ 详细：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-2-0-gemini-2-0-pro
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Thu Feb 06 2025 11:29:53 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
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Thu Feb 06 2025 11:29:53 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
Gemini 2.0 Flash：升级版正式开放，具有 低延迟和更优性能，可在 Gemini API（Google AI Studio & Vertex AI） 以及 Gemini App 中使用。
Gemini 2.0 Flash-Lite：比 Flash 1.5 更强，100 万 token 上下文窗口，支持多模态输入，并以相似成本和速度提供更高效的处理能力。
Gemini 2.0 Pro 实验版：适用于编程和复杂任务，具备 更强的推理和世界知识理解能力，支持 200 万 token 上下文窗口，可分析海量信息。
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Thu Feb 06 2025 11:29:52 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
Increased errors for ChatGPT, Sora, and API
Feb 5, 20:28 PST
Investigating - We are currently investigating this issue.
via OpenAI Status - Incident History
Feb 5, 20:28 PST
Investigating - We are currently investigating this issue.
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