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仇子龍評《智能簡史》：一本奇書，解析攀爬智能的階梯

?在《智能簡史》中，作者麥克斯·班尼特架起神經科學與AI的橋梁，講述大腦的進化史詩，并揭示這一歷程如何塑造下一代AI革新。通過獨創(chuàng)性框架，他將龐雜的進化史凝練為“五次突破”，每次突破都標志著人腦進化的重要躍遷，并為人類智能的核心謎題注入全新解讀。

DeepSeek的能力，到底從哪里來？

DeepSeek-R1的能力，到底從哪里來？《知識分子》和Open-Reasoner-Zero團隊成員胡倞成、韓琦，Light-R1團隊成員鄒昊晟，新加坡國立大學、Sea AI Lab研究人員劉梓辰，以及個人復現(xiàn)者許書堯都聊了聊，試圖回答這個問題。

AI怎樣模仿人類大腦的注意力機制？

最近，人們對AI談得最多的是deepseek（簡稱DS）。這匹來自中國本土的黑馬，闖入全球視野，一度擾亂美國股市，在?AI?領域掀起了一場軒然大波。

張亞勤展望AI未來：高考怎么變？每周工作兩天？中美競合走向？

從12歲考入科大的少年班，到最年輕的電子工程師協(xié)會會士（IEEE Fellow），再到微軟亞洲研究院的院長，張亞勤幾乎經歷了從上世紀80年代開始的那場以個人電腦和互聯(lián)網為起點的信息革命中最為波濤洶涌的30年。

AI怎樣改變所有學科？從“工具的革命”到“革命的工具”

本文系上海人工智能實驗室主任、清華大學惠妍講席教授周伯文在2025年中關村論壇上的講稿。在周伯文看來：科學研究，是研究者、研究工具和研究對象一切關系的總和，當前的AI for Science在單點取得了可觀的進展，實現(xiàn)了工具層面的革新，然而要成為“革命的工具”，需要采用“通專融合AGI”方式。

實錘！AI來了，人類反倒更忙了

截至目前，AI大模型已經可以幫助我們寫程序代碼，制定旅行計劃，資料閱讀與信息檢索，快速完成分析報告，學習第二外語，乃至編輯視頻，制作商業(yè)網站或游戲……然而，大模型降世兩年多，人們卻吃驚地發(fā)現(xiàn)，自己最終的那個夢想，一個有強大AI為人類工作的社會，一個有更多的閑暇，上四休三甚至每周工作更短時間的世界，卻仿佛更遙遠了，我們變得更忙了，而且，這個事實居然在數(shù)據上得到了確認。

嫦娥六號的48小時和中國探月的17年

北京時間6月2日早上6點23分，嫦娥六號著上組合體降落南極-艾肯（South Pole-Aitken，SPA）盆地。

AI教父辛頓：從反向傳播到凡人計算

杰佛瑞·埃佛勒斯·辛頓（Geoffrey Everest Hinton，1947－）【1】，被譽為“AI教父”，他一生的理想是要明白“人的大腦是如何工作的”？機器是否能模仿大腦的運作機制？為此他花了半個世紀的時間開發(fā)神經網絡，他在1986年和2022年，分別發(fā)表了兩篇與神經網絡算法相關的重要論文，一前一后相隔三十多年，一反一正都是討論機器如何學習的問題。哪一種算法更接近人腦的運作模式呢？辛頓對此有與眾不同的觀點，此文將為你解讀這兩篇文章的核心思想，然后，你對上述問題便能得出你自己的答案了。

AI重塑科研：新工具不斷涌現(xiàn)，但能否觸及真正的“科學”？

人工智能（AI）工具正在改變科學研究的方式。AlphaFold基本解決了蛋白質結構預測難題；DeepMD大大提高了分子模擬的效率和精度；而新興的大型語言模型，如ChatGPT等，也正在科學研究領域開疆拓土。在《國家科學評論》（National Science Review, NSR）組織的這場圓桌討論中，來自中、美兩國的5位專家討論了“AI for Science”（AI4S）的概念、發(fā)展、瓶頸和機遇，也分享了他們對AI與Science之間關系的理解。

AI江湖：神經網絡興衰史

正如物理學家、曼哈頓計劃領導者奧本海默所說：“我們不僅是科學家，我們也是人?！?，有人的地方就有江湖，科學界也難免。人們經常說“科學無國界，科學家有祖國“，即使不談這些政治糾葛，科學家中還是有不同學術圈子的，每個人都有自己堅持的學術觀點和主張，學術爭論無時不在。一般來說，自由爭論有利于學術進步，但爭論也可能造成誤會產生偏見，從而讓某些科學家受害并影響科學的正常發(fā)展。今天將講述的，是AI歷史中的一段江湖故事……