Worldcoin 创始人:AGI 将于 2030 年到来

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本文来自AIbase日报
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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蚂蚁集团宣布推出一项名为 “Plan A” 的 AI 人才专项计划,旨在全球范围内招募顶尖的人工智能研究人员。此计划是基于蚂蚁集团已有的 “蚂蚁星” 校园人才计划而设立的,目标是吸引全球一流高校的优秀毕业生,加入蚂蚁集团在通用人工智能(AGI)领域的探索之旅。蚂蚁集团表示,此次招募对象主要包括计算机、软件工程、人工智能、网络安全、信息与通信工程、数学、统计学等理工科专业的硕士和博士毕业生,尤其欢迎那些热衷于技术创新与研究的优秀人才。毕业时间要求为2025年11
在视频生成领域,最近涌现出了一位强劲的新选手 ——MAGI-1。这款由马尔奖和清华特奖得主曹越领导的创业公司 Sand AI 推出的自回归视频生成大模型,正在重新定义视频创作的可能性。MAGI-1通过预测视频块的序列来生成视频,以其自然流畅的效果和多个可下载版本引发广泛关注。MAGI-1在生成视频时具有诸多优越性能。首先,它提供了无缝流畅的视频体验,能够生成连续的长视频场景,没有尴尬的剪辑或突兀的拼接,仿佛是电影一般。此外,MAGI-1还实现了秒级的时间轴精准控制,让用户能够
2025 年 4 月 21 日,Sand AI 发布开源视频生成模型 MAGI-1,以其创新的自回归扩散架构和卓越性能,迅速成为生成式 AI 领域的焦点。该模型采用 Apache 2.0 许可,代码、权重和推理工具已在 GitHub 和 Hugging Face 开放,为全球开发者提供强大创作工具。MAGI-1 基于扩散变换器架构,引入块因果注意力、并行注意力块、Sandwich 规范化等技术创新,通过分块生成(每块 24 帧)实现高效视频生成。其独特流水线设计支持并行处理,最多可同时生成四个块,大幅提升效率。模型通过快捷蒸馏技术,支持灵活的
在全球人工智能(AI)领域,Google DeepMind 的首席执行官德米斯・哈萨比斯(Demis Hassabis)正引领着一场革命。这位获奖无数的科学家,近日在一次访谈中畅谈了 AI 的未来,展望了人类可能实现的 “极端丰盈”—— 即消除稀缺资源和疾病的可能性。哈萨比斯的目标是创造一种被称为 “通用人工智能”(AGI)的系统,它不仅能够像人类一样灵活应对各种任务,还能以超越人类的速度和知识来执行。这种技术的发展速度让他感到惊讶,认为我们正处于一个快速增长的 “指数曲线” 上。在过去的几
2025年4月21日,华盛顿州西雅图 ——AGII,作为 AI 与 Web3技术交汇处的领先平台,近日宣布对其智能合约基础设施进行重大升级,推出先进的 AI 自动化工具。这一创新将帮助开发者和去中心化平台以更快、更智能、更安全的方式部署合约,满足日益增长的高效可靠区块链应用的需求。随着去中心化系统复杂性的不断提升,AGII 的 AI 自动化工具在实时适应智能合约方面发挥了关键作用。通过利用预测智能和持续优化,该平台使开发者能够实施基于逻辑的自动化,减少部署风险,并消除成本高昂
随着人工智能技术的迅速发展,关于未来的预测越来越引人关注。最新发布的《AI2027》场景报告,由来自 OpenAI 和人工智能政策中心等机构的研究人员和预测专家团队共同编制,提供了为期2到3年的详细预测,描绘了人工智能领域即将达到的技术里程碑。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney该报告提出了一个令人瞩目的预测:到2027年,人工通用智能(AGI)将实现,而人工超级智能(ASI)将紧随其后。AGI 是指在几乎所有认知任务上与人类相当或超越人类能力的智能系统,具备适应性
人工智能(AI)的能力正在飞速发展,如何准确衡量其“智能”程度一直是行业关注的焦点。然而,正如衡量人类智力一样,AI智能的测评也并非易事,现有的测试和基准往往只能提供近似的评估。近年来,随着AI模型日益复杂,传统基准的局限性日益凸显,促使行业积极探索更全面、更能反映实际应用能力的新型评估体系。传统基准的局限性:高分≠高能长期以来,生成式AI社区依赖诸如MMLU(大规模多任务语言理解)等基准来评估模型能力。这类基准通常采用多项选择题形式,覆盖多个学术
近日,一款名为“MagicColor”的全新AI工具在科技与艺术圈掀起热议。这款创新性技术通过简单的操作即可实现线稿图像的自动上色,仅需上传一张黑白线稿和若干参考图像,系统便能在数秒内完成精准、自然的色彩填充。这一突破性功能不仅大幅提升了创作效率,也为动漫设计师、插画师及普通用户提供了一个前所未有的智能创作助手。据介绍,MagicColor的核心功能在于其一键式上色流程。用户只需准备一张纯轮廓线的线稿图,以及几张包含颜色信息的参考图像,例如展示角色服装颜色或头
近日,Arc Prize Foundation 对 OpenAI 的 o3“推理” 人工智能模型的运行成本进行了大幅度修订,令人瞩目的是,单次任务的费用从最初的3000美元骤升至30000美元。这一变化让许多人意识到,最先进的 AI 模型在执行特定任务时所需的高昂费用,已成为行业一个不容忽视的挑战。回顾去年12月,OpenAI 推出了 o3模型,并与 ARC-AGI 的开发者紧密合作,展示了这一模型在处理复杂问题时的强大能力。然而,仅仅几个月后,Arc Prize Foundation 就对其运行成本做出了显著调整。根据最新估计,o3模型中性能最优
谷歌 DeepMind 近日发布了一份详尽的战略文件,阐述了其开发安全人工通用智能(AGI)的方针。AGI 被定义为在大多数认知任务中能够与人类能力相匹配或超越的系统。DeepMind 预计,目前的机器学习方法,尤其是神经网络,仍将是实现 AGI 的主要途径。该报告指出,未来的 AGI 系统有可能超越人类表现,具备在规划和决策上显著的自主性。这种技术将对医疗、教育、科学等多个领域产生深远影响。DeepMind 的首席执行官德米斯・哈萨比斯(Demis Hassabis)预测,早期 AGI 系统可能在5到10年内问世,但