还记得大牛们就“AI是否可能灭绝人类”，分成了两大阵营吗？由于并不理解为啥“AI会造成风险”，吴恩达最近开启了一个对话系列，去找两名图灵奖得主聊聊：AI究竟存在哪些风险？有意思的是，在相继和YoshuaBengio以及GeoffreyHinton进行深度对话后，他和他们“达成了不少共识”！他们一致认为，双方应该共同讨论AI具体会产生什么风险，以及它究竟“理解了什么”。Hinton还特意cue了“反方代表”图灵奖得主YannLeCun：学术界在这个问题上分歧太大了，包括我们非常尊重的学者如Yann，就认为大模型并不理解它自己在说什么。马斯克对这次谈话也很感兴趣：除此之外，Hinton最近还在智源
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2022年9月22日，在32年前的今天，举世瞩目的第十一届亚洲运动会在北京工人体育场隆重开幕；这是中国举办的第一次综合性的国际体育大赛，它的圆满结束为后续北京奥运会的诞生做了重要铺垫。计算机历史上，今天也诞生了许多关键事件，影响着世界的科技进程。1948年9月22日：乌拉圭计算机先驱GastonH.Gonnet出生GastonH.Gonnet于1948年9月22日出生在乌拉圭蒙得维的亚，他是乌拉圭-加拿大计算机科学家、教授和企业家，以他在Maple计算机代数系统上的工作而闻名。Gonnet是牛津英语词典电子版的创建者，
这是1968年科幻电影《2001：太空漫游》中的经典场景，人工智能HAL9000拒绝了人类的请求，由此展开了殊死搏斗。如今也成为深度学习巨头、图灵奖得主YoshuaBengio最新博文的封面：危害人类的AI是如何出现的。近几个月来，强人工智能对话系统的兴起，引发了各种AI风险的讨论。即便科学家们普遍认为，有必要对人工智能进行监管，但对于「AI系统是否会失控，进而对世界造成灾难性损害」存在深刻的分歧。事实上，这些灾难会如何发生，存在诸多不确定性。于是Bengio团队做了一系列的正式定义RogueAI、假设和主张，并讨论了发生条件、可能情况以及规避策略。一时间引发热议，不少学界人士站出来推荐：在不
大数据安全挑战大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发，数据丢失和个人信息泄漏事件频发，地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗，并引发恶性社会事件，甚至危害国家安全。如2015年5月，美国国税局宣布其系统遭受攻击，约71万人的纳税记录被泄露，同时约39万个纳税人账户被冒名访问；2016年8月，犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗，山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停，最终抢救无效死亡；2016年12月，雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取，相关信息包括姓名、邮箱口令、生日、邮箱密保问题及答案等内容；2016年至今，全球范围内数以万计的Mongo
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2022年11月22日，在1971年的今天，人类“使者”首次抵达火星；过去人们一直认为，火星是太阳系中最可能有生命的一个星球，甚至有许多科学幻想小说里，已经出现了“火星人”，你认为火星会是人类的第二个家园吗？回顾科技历史上的11月22日，看看这一天还发生过哪些关键事件。1942年11月22日：2020年图灵奖得主JeffreyUllman出生JeffreyDavidUllman出生于1942年11月22日，他是一名美国计算机科学家，斯坦福大学的工程荣誉教授。他的“龙书”和“灰姑娘书”等教科书被分别视为编译器和计算理论领
图灵奖得主、AI教父、神经网络大师——谷歌副总裁Hinton离职——称其对毕生工作感到后悔和恐惧目录
有没有办法像使用C++11(或更高版本)设施的任何其他线程一样对待主线程？具体来说，我正在寻找的是join()与主线程的能力。所以，基本上，我想做类似的事情:main_thread.join()，但不知道如何获取main_thread对象。线程构造器似乎没有提供任何基于例如使用get_id()获得的线程id的功能。this_thread命名空间也只提供最少的功能，但缺少例如join()，这正是我正在寻找的。 最佳答案 正如@molbdnilo和@yohjb在评论中指出的(另见Whathappenstoadetachedthreadw
一觉醒来，整个科技圈惊掉了下巴！！！深度学习泰斗、神经网络之父GeoffreyHinton突然宣布离职谷歌。为了能够自由谈论人工智能风险，而不考虑这对谷歌的影响。纽约时报的报道中，Hinton直接警示世人：注意，前方有危险，前方有危险，前方有危险！而正是对人工智能风险深深地担忧，让这位深度学习巨佬直言：「我对自己的毕生工作，感到非常后悔。」如今，距离Hinton入职谷歌，刚好十年。对于Hinton此举，有人甚至劝说，应该将关注人工智能安全常态化，而不必辞去工作。这更应该是你留下来的理由。因为世界是不会停止的，像你这样的伟大人物应该坚持下去，并将人工智能发展的更好。你应该劝说你的学生YannLe
在AIGC取得举世瞩目成就的背后，基于大模型、多模态的研究范式也在不断地推陈出新。微软研究院作为这一研究领域的佼佼者，与图灵奖得主、深度学习三巨头之一的YoshuaBengio一起提出了AIGC新范式——RegenerationLearning。这一新范式究竟会带来哪些创新变革？本文作者将带来他的深度解读。作者| 谭旭AIGC（AI-GeneratedContent）在近年来受到了广泛关注，基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域取得了非常瞩目的成就。不同于传统的数据理解任务通常采用表征学习（RepresentationLearning）范式来学习数据的抽象表征，数据生成
在AIGC取得举世瞩目成就的背后，基于大模型、多模态的研究范式也在不断地推陈出新。微软研究院作为这一研究领域的佼佼者，与图灵奖得主、深度学习三巨头之一的YoshuaBengio一起提出了AIGC新范式——RegenerationLearning。这一新范式究竟会带来哪些创新变革？本文作者将带来他的深度解读。作者| 谭旭AIGC（AI-GeneratedContent）在近年来受到了广泛关注，基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域取得了非常瞩目的成就。不同于传统的数据理解任务通常采用表征学习（RepresentationLearning）范式来学习数据的抽象表征，数据生成
