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显然，伊戈尔关于100万亿参数模型的说法是真实的，每一个细节都准确无误。另一个与伊戈尔的说法相符的信息源是一位可信的企业家，他在2022年10月25日表示，GPT-4的发布日期将在2023年1月至2月之间：尽管GPT-4是在2023年3月发布的，略晚于伊戈尔·拜科夫所声称的12月至2月的窗口（我认为这是OpenAI有意为之，以削弱伊戈尔泄露信息的可信度），但基于GPT-4的Bing ChatGPT实际上是在2023年2月宣布的，这清楚地表明伊戈尔所声称的窗口是有效的，并且可能是在最后一刻由慌乱的OpenAI改变的。关于机器人学的一点说明：AI研究员开始相信，视觉是实现最佳现实世界/物理性能所必需的全部。举一个例子，特斯拉完全放弃了所有传感器，全力投入到自动驾驶汽车的视觉技术上。重点是，在互联网上所有的图像和视频数据上训练一个与人类大脑大小相当的AI模型，显然将足以处理复杂的机器人学任务。常识推理被隐藏在视频数据中，就像它隐藏在文本数据中一样（而专注于文本的GPT-4在常识推理上表现得惊人的好）。Google最近的一个例子，展示了机器人学能力是如何从大型视觉/语言模型中学习的。（在语言和视觉训练的基础上，只需要最少的机器人学数据，视觉和文本任务的知识就可以转移到机器人学任务上。OpenAI正在“互联网上的所有数据”上训练他们的100万亿参数模型，这无疑将包括机器人学数据）。Palm-E是一个约5000亿参数的模型——当你在互联网上所有可用数据的基础上训练一个100万亿参数的模型时，机器人学性能会发生什么变化？（关于Google的Palm-E模型的更多信息将在下一页介绍）。
作者：[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/)，[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者：通往AGI之路后半部分：[目录：a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion（潜在扩散）模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来，我们深入研究了技术学习资源；构建大型语言模型（LLMs）的实用指南；以及AI市场的分析。最后，我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表，从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型，并开启了生成AI的时代。