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深度｜清华姚班学霸、OpenAI姚顺雨：AI下半场从“算法竞赛”转向“效用定义”，重构评估框架，将技术能力转化为真实世界价值

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让它们变得尤为宝贵。
真正解决任务的有效配方的成分其实并不令人意外，
包括：大规模语言预训练、规模化

速递｜黑箱倒计时：Anthropic目标在2027年构建AI透明化，呼吁AI巨头共建可解释性标准

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Anthropic CEO Dario Amodei呼吁到2027年能可靠检测大多数AI模型问题，并揭开其黑箱。Amodei认为缺乏更好的可解释性手段将导致危险，因这些系统将成为经济、技术和国家安全的核心。

速递｜AI基建2000亿美元账单，百万级芯片砌的算力或成全球电网最大威胁？

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人工智能数据中心电力需求激增，预计到2030年耗电相当于9座核反应堆。研究显示，AI数据中心硬件成本和电力消耗在5年内每年增加1.9倍和2倍，可能需要数百万芯片、数千亿美元投资及数吉瓦电力。