微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 《对话科技行者》栏目:向创新者致敬

《对话科技行者》栏目:向创新者致敬

2022-03-25 14:35
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2022-03-25 14:35 高飞

配图|扈佃杰

《对话科技行者》栏目:向创新者致敬

创立一档面向创新者的对话栏目,就必然要用一个“称谓”来向创新者们致敬,而「行者」就是在我们脑海中蹦出的第一个词——因为创新者毫无疑问是一批永远在路上的人。同样重要的,行动也是这个世界进步的本源,无论是自然世界的理解,还是人类自身的进步。莫不如是。

在古代,人类对宇宙的理解就源于对宇宙星辰「行动」的观察。考古学家曾经发现一块距今大约5000年的古巴比伦时期的泥板,上面记录着历史上最早将天文运动和地球现象结合的印迹:

在这个月的第15天,整整三天,天空中寻不到这颗星星的踪影。到了11月的第18天,它重新出现在东方。新的泉源涌出来,阿达德(古巴比伦的风暴之神)送来雨水……

在北京冬奥会的开幕式上,二十四节气倒数惊艳了全场。而6年前联合国教科文组织将二十四节气列入「人类非物质文化遗产代表作名录」时,对它的描述也正是——中国古代通过观察太阳周年运动而形成的知识实践体系。

在现代,人类自身的远足,更创造了一个个科技奇迹。50年前,人类自身向宇宙迈出了最远的步伐,阿姆斯特朗踏上月表的第一步,“个人一小步,人类一大步”传遍世界。去年八月,我们的「祝融号」已经在火星上漫步了超过一千米。

与这些奇迹同时发生的,是一系列的新发明。地图卫星导航,真空吸尘器,空气净化器,数码相机,甚至现代泳衣和隐形牙套......都是因太空远足而伴随创造的科技新物种,极大程度改变了人类社会和生产生活。

对旧事物的打破没有止境,创新也就没有止境,创新者的思考与行动也无止境。所以,我们希望与科技行者们对话,就像当年的巴比伦泥板一样,用文字记录下新发现和新洞察。

但同时,我们也希望找到那些更深刻的创新和更硬核的科技。在第四次工业革命和数字化转型同时到来之际,我们眼中的创新者不是信息茧房的编织者,而是未来世界的拓荒者。如同资深创业者、也是风险投资家彼得·蒂尔所说:“人们想要一辆会飞的汽车,得到的却是140个字符。”

「科技行者」,正在让科技走得更远,也让科技离我们更近,我们通过对话,与他们同行。

分享至
43赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-