我仍然找不到 ChatGPT 代理的使用案例。

我仍然無法解釋為什麼TTS中的Sesame比所有競爭對手都要好：它聽起來更自然，延遲更少，而且更有趣。

我認為「AI 精神病」這個說法是錯誤的。這種所謂的精神病根本沒有任何妄想。 想要相信 AI 具有意識的人，是因為這讓他們的孤獨感變得可忍受。這是一個社會問題，而不是個體疾病。

對我們大多數人來說就是這樣：AI將因生產力和效率而取代我們。

情報太便宜了，無法計量

WIRobotics 發布了 ALLEX 人形機器人，具有人類般的反應能力 我們正在接近目標

""人工智慧在你完成博士學位時將會消失。即使是將人工智慧應用於機器人技術的問題，到那時也會得到解決。因此，要麼進入像生物學中的人工智慧這樣的小眾領域，這仍然處於非常早期的階段，要麼就乾脆不要進入任何領域，"塔里菲說。"

這位首席執行官裁員了近80%的員工，因為他們未能足夠快地採用AI。兩年後，他表示他會再這樣做。 我堅信，所有不立即學習將AI整合到工作流程中的人將會失去工作。

最指數級的發展可能不是你想要的。 人工智慧數據中心將需要大幅增加電力需求 - 從2024年的4 GW到2035年預計的123 GW（增長30倍）。 作為比較，123 GW： - 可以為大約1.35億美國家庭供電 - 這相當於德國、法國和西班牙所有家庭的總和 一些未來的數據中心園區可能消耗5 GW - 足以為500萬家庭供電。 來源：德勤

這太重要了：人工智慧正在設計奇異的新物理實驗，這些實驗實際上有效 人工智慧越來越多地被用於設計新穎的物理實驗，其中一些實驗的效果甚至超過了人類開發的實驗。以LIGO（引力波探測器）為例，人工智慧設計了不尋常的、最初看起來混亂的設計，後來證明這些設計非常有效，能夠提高10-15%的靈敏度——這是該領域的重大進展。 在量子光學中，人工智慧還發現了“糾纏交換”的新方法，這些方法後來得到了實驗驗證。此外，人工智慧還在大量數據中發現對稱性（例如，大型強子對撞機中的洛倫茲對稱性），甚至發現了新的公式，例如用於描述暗物質的公式。