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讨论总结
该讨论围绕美国实验室将架构和算法保密从而伤害美国人工智能发展,并且了解大型语言模型(LLMs)最好的方式是阅读中国公司的论文这一观点展开。评论者从多个角度发表看法,包括中美科研情况对比、美国社会现状对AI发展的影响、对中国研究人员的态度、AI发展中的开源闭源问题等,整体氛围热烈且充满争议。
主要观点
- 👍 中国关于LLMs的分享广泛对美国不利。
- 支持理由:在中国的博客和其他帖子上关于LLMs的分享更为广泛,美国在这方面相对不足。
- 反对声音:有评论者指出美国在很多学术会议中参与度高,也有接近前沿的开源LLMs,原观点有些夸张。
- 🔥 美国实验室保密架构和算法伤害自身AI发展不足为奇。
- 正方观点:中国有很多优秀的研究人员,从深度学习论文作者名单可看出,保密会使美国脱离全球社区,与重要知识和资源分离。
- 反方观点:有评论者认为美国在很多学术会议参与度高,也有开源成果,不应指责外界因素,应自身努力学习、增强竞争力。
- 💡 美国股东的逐利行为阻碍了企业效能进而影响AI发展。
- 解释:美国的领导者和股东们只关注上层阶级获利,做出短视决策,不关心建立有竞争力的体系。
- 👍 美国存在将很多事都针对中国的现象,类似仇外心理或性紧张关系。
- 支持理由:很多美国人对中国的看法受宣传影响,且中国在地缘政治竞赛中逐渐占优。
- 反对声音:有评论者否定AI竞赛只是中美对抗的观点,认为中美在AI方面并非敌人关系。
- 🔥 抹黑中国研究人员是一种种族主义,不应因国家因素否定研究成果。
- 正方观点:每个国家都可能存在腐败问题,不能因政府原因诋毁整个国家的研究人员。
- 反方观点:无明显反方观点,但部分评论存在争议性态度。
金句与有趣评论
- “😂 It is also more widely shared on blogs and other posts in Chinese. Not good for the U.S. at all.”
- 亮点:直接点明中国在LLMs分享方面比美国广泛,对美国不利,是比较有代表性的观点表述。
- “🤔 How is anyone surprised by this? Anyone who has ever looked at the author list of any major deep learning paper knows that China has many talented researchers”
- 亮点:对美国实验室保密却伤害自身AI发展这一现象表示不解,并以中国有很多优秀研究人员为依据。
- “👀 VhickyParm:I think America wasted millennial talent. Instead we got a lot of select people very rich. Got paid less and we were able to do less.”
- 亮点:指出美国浪费千禧一代人才,少数人富有,多数人薪资低且发展受限这一美国社会现象。
- “😂 I use AI for programming all the time. It’s basically stack overflow without the guess work and the waiting. It can also give me code that works straight out the sausage maker. So my productivity is way higher.”
- 亮点:生动地描述了AI在编程中的作用,强调其提高生产力的效果。
- “🤔 There seems to be a general hysteria around the technology in certain sections of society, particularly those that are emotionally averse to new things and tie their sense of self - worth so some particular knowledge or skill.”
- 亮点:分析了社会部分群体对AI技术存在恐慌的原因。
情感分析
总体情感倾向较为复杂且存在较大分歧。部分评论者对美国实验室保密架构和算法持批评态度,认为这不利于美国AI发展,对中国在AI领域的发展持正面态度,体现出积极认可的情感倾向;而另一部分评论者则反对这种观点,认为美国有自身的优势,原观点存在夸张、偏见甚至种族主义倾向,情感上表现为不满和反驳。产生分歧的原因主要在于看待中美两国在AI发展中的角色、贡献以及发展模式的不同观点,同时也受到个人立场、对不同国家的态度等因素的影响。
趋势与预测
- 新兴话题:关于AI是否能教会人类合作的讨论是一个新兴话题,可能引发后续关于AI在人类社会关系、协作模式等方面的讨论。
- 潜在影响:如果美国继续在AI发展中保持架构和算法保密的状态,可能会进一步影响其在全球AI领域的竞争力,而中国在AI领域的持续发展可能会改变全球AI发展的格局,包括在科研合作、人才吸引等方面的影响。同时,关于AI发展中的开源闭源问题的讨论,也可能影响到未来AI技术的共享和发展速度。
详细内容:
标题:Reddit 上关于中美 AI 发展及相关话题的热门讨论
在 Reddit 上,一则由 Dr Chris Manning 发表的“我们身处这样一个奇怪的世界,了解 LLM 的最佳途径竟是阅读中国公司的论文。我认为这并非世界的良好状态”的言论引发了广泛关注。此贴获得了众多点赞和大量评论。
讨论的焦点主要集中在中美在 AI 领域的发展态势、研究成果的开放程度以及其对全球的影响等方面。有人指出中国在 AI 相关领域的研究成果丰富,且更多地进行了分享,比如有用户提到“我最喜欢的一个博客[https://kexue.fm/]就是由 RoPE 的作者维护的,并且是中文的”。
在观点分析方面,存在多种不同的声音。有观点认为美国在 AI 研究方面的开放程度不够,导致其发展受到一定限制。比如有人说“OpenAI 在 GPT-4 方面甚至不愿透露基本信息,这与谷歌之前持续发布研究成果的做法形成鲜明对比”。但也有人认为美国在某些方面仍具有优势,比如在特定领域的创新和技术应用。
同时,也有用户认为中国在 AI 领域的发展得益于对教育的重视和庞大的人口优势,而美国在某些方面存在不足,如教育政策和产业结构调整等。
然而,讨论中也存在共识,即认为开放合作对于 AI 领域的发展至关重要,封闭的研究模式可能会阻碍技术的进步。
在这一热烈的讨论中,各方观点相互碰撞,为我们展现了对于中美 AI 发展这一话题的多元思考和深入探讨。
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