盖茨:微软当初若失败 我会去研究人工智能

在Reddit的AMA活动中,比尔·盖茨提到如果微软没有成功,他可能会投身人工智能研究。盖茨对AI领域一直抱有兴趣,尽管他在创建微软前曾担忧错过AI的基础工作。此外,他还提到了几位同样关注AI发展的知名人物。
盖茨:微软当初若失败 我会去研究人工智能

  漫画版比尔-盖茨

  周三,比尔·盖茨(Bill Gates)第三次到Reddit参与“向我提出一切问题(Ask Me Anything,以下简称“AMA”)” 的活动。对于那些不熟悉情况的人而言,AMA就是一个活动,让一些人参与其中,再让更大的互联网社区来向这些人提出任何问题。

  在周三的AWA活动中,盖茨被问到了这样一个问题,即“如果微软不成功的话,那么他该做什么”。针对这一问题,盖茨进行了这样的回复。他称:“我可能会成为一位从事人工智能技术(AI)的研究人员。当我开始创建微软时,我也担心我们会错失在那个领域做基础工作的机遇。”

  盖茨于1975年创建了微软公司,不过,人工智能在上世纪五、六十年代是一个非常火爆的领域——科学家和研究人员发现,计算机能够解决数学问题、语言表达问题、赢得棋局、甚至还能说英语等。当时,盖茨仍处于预科学校的阶段,不过,盖茨当时就因为自己惊人的电脑和软件编程才华而被人熟知,并被人认可。

  但是,在盖茨进入哈佛大学不到一年的时间内,美国和英国政府就取消了所有人工智能相关的试探性工作,事实上,这些工作当时并非由政府直接投资。在之后近五年的时间内,这些国家都经过了一段所谓的“人工智能寒冬期”,此后,这个寒冬期又经历了更长的时间,大约从1987年开始,又持续了约10年的时间。

  尽管盖茨对人工智能有着浓厚的兴趣,不过,盖茨也声称,除了他自己之外,“还有一些志同道合的人也非常关注超级智能”,这些人就包括斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)和埃隆·马斯克(Elon Musk)。霍金认为,人工智能最终将能够“打败金融市场”并“能够比人类研究员做出更多的发明”。与此同时,马斯克也持有相似的观点,他认为,人类如果不能解决好如何掌管人工智能技术这一问题,那么就可能会看到一个“类似于终结者的场景”。

  如果盖茨在40年前就开始研发人工智能技术,那么现在的人工智能技术会是什么样,这的确是一个有趣的问题。或许,现在的人工智能技术已经得到了很大的进步,也或者是,我们所有人都成了计算机的奴隶。当然,我们将永远无法知道,因为微软已经在人工智能之外的领域取得了如此巨大的成功。(悦潼)

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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