11 月 25 日

• 《英伟达 CEO 黄仁勋香港科技大学对话沈向洋：AI 仅仅靠预训练是远远不够的，未来这三种机器人有望大规模生产》在香港科技大学授予荣誉博士学位仪式后，英伟达 CEO 黄仁勋与沈向洋展开对话，探讨了人工智能的革命性进展。黄仁勋强调，生成式 AI 已使计算机能够理解信息，推动新材料研发和医疗等领域的创新。他指出，当前 AI 的发展将重塑计算机科学，未来数字智能产业的消耗将巨大，类似于电力行业的崛起，预示着新一轮技术变革的到来。

• 《微软人工智能CEO预测：未来职场只需每周33分钟，"你+AI"组合就能占优势》微软 AI CEO 穆斯塔法・苏莱曼预测未来职场将以 “你 + AI” 组合为主，强调 AI 在提升生产力和改变工作方式上的潜力。他指出，AI 的普及将导致工作方式的根本变化，同时也带来监控和偏见等潜在问题。

• 《我在 Character.ai 做 Post Training》本文是 42 章经对 Ted 的采访，他分享了 Character.ai 的 Post Training 最佳实践与内部运作。核心优势包括自研模型的性能、成本控制和用户偏好对齐。虽然商业化探索较晚，但用户活跃度持续增长。Post Training 通过 SFT、RLHF 和 DPO 等方式提升模型表现，强调数据一致性与高效迭代的重要性。此外，对齐问题被视为工程挑战而非算法问题，需建立快速反馈循环以优化模型训练。

• 《AI Agents 现状报告，未来可期 or 强弩之末？》LangChain 对 1,300 多名专业人士进行调查，揭示了 AI Agents 的现状和应用。2024 年，AI Agents 在各行业得到广泛关注，约 51% 的受访者已在生产中使用它们。主要应用场景包括研究总结（58%）和客户服务（45.8%）。尽管对性能质量的关注居首，安全性、知识和时间也是重要挑战。成功案例如 Cursor 表明，AI Agents 正在解决实际问题。未来，掌握可靠和可控的 Agent 将成为创新的关键。

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