我们希望能够搭建一个AI学习社群，让大家能够学习到最前沿的知识，大家共建一个更好的社区生态。

「奇绩大模型日报」知识库现已登陆飞书官方社区：

https://www.feishu.cn/community/article/wiki?id=7355065047338450972

点击「订阅社区精选」，即可在飞书每日收到《大模型日报》每日最新推送

学术分析报告：ResearchFlow — 奇绩F23校友的开发的深度研究产品，PC端进入RFlow的分析报告，可直接点击节点右侧的小数字展开节点，登录后可在节点上直接“询问AI”，进一步探索深度信息

如果想和我们空间站日报读者和创作团队有更多交流，欢迎扫码。

欢迎大家一起交流！

资讯

伯克利Sergey Levine提出 Scaling laws in deep RL?

数据和计算能力的扩展对强化学习至关重要，该研究证明基于价值的离线策略强化学习方法在计算与数据扩展上具有可预测性。通过帕累托前沿分析，研究了更新与数据比率（UTD）对数据需求和计算资源的影响，使得在小规模实验基础上预测大规模实验的表现成为可能。研究确定了在固定性能目标下，数据与计算资源的最优分配方式，并通过估计超参数之间的可预测关系来管理强化学习中的过拟合与可塑性损失。实验使用SAC、BRO和PQL算法，在DeepMind Control、OpenAI Gym和IsaacGym环境中进行，并成功外推至更大规模的计算与数据场景。

研究发现，简单的幂律模型可以有效拟合扩展关系，但理论基础仍待探讨。此外，研究仅涉及三个超参数（B、η、σ），未涵盖模型规模与UTD的权衡，未来需进一步研究权重衰减、权重重置频率等对数据效率的影响。此外，尽管研究集中在在线强化学习，探索离线到在线的转换及纯离线强化学习的扩展性同样重要。未来研究还需验证结果在更大模型规模、更大计算任务上的适用性，并分析现代架构对扩展规律的影响。该研究为基于价值的强化学习提供了扩展性指导，推动其向现代深度学习方法的扩展能力靠拢。

https://mp.weixin.qq‍.com/s/qb1UGz9iik97BIDCdyZ4_w

推特

00Arxiver开源：包含 138,830 篇 arXiv 论文的多Markdown格式

Altman分享：关于AI经济学的三点观察

我们持续见证人工智能（AI）开发的快速进展。以下是关于AI经济学的三点观察：

AI模型的智能水平大致等于用于训练和运行它的资源的对数。这些资源主要包括训练计算（compute）、数据和推理计算（inference compute）。目前看来，只要投入足够的资金，就能获得持续且可预测的提升；支持这一点的扩展定律（scaling laws）在多个数量级范围内都准确有效。
以某一特定智能水平使用AI的成本大约每12个月降低10倍，而更低的价格会带来更广泛的应用。可以从GPT-4在2023年初的Token成本对比GPT-4o在2024年年中的成本变化看出，这段时间内，每个Token的价格下降了约150倍。摩尔定律（Moore’s law）以每18个月2倍的速率改变了世界，而这一变化的幅度远超摩尔定律。
线性增长的智能水平，其社会经济价值呈超指数级增长。这一结果意味着，我们没有理由认为未来对AI的指数级投资会在短期内停止。

https://x.com/sama/status/1888695926484611375

不要攻读 AI 学位？知名AI学者Raschka建议：课程内容在你毕业前就会过时！

或许这是一个有争议的观点，但给下一代的建议是：

不要攻读 AI 学位，因为课程内容在你毕业前就会过时。相反，可以以数学、统计或物理作为基础，并通过代码导向的书籍、博客和论文保持对 AI 的最新了解。

https://x.com/rasbt/status/1888612769433346251

访谈Replit CEO Masad：“如果你在科技行业，就往以下两个方向前进。”

“如果你在科技行业，就往以下两个方向前进。”

在这段视频中，Amjad Masad（Replit CEO）分享了在 AI 时代确保职业长期发展的两条路径：

尽可能接近底层技术（例如，NASA 不会用 GPT-Javascript 来运行火箭）
成为能从想法到最终产品全流程运用 AI 的全能型人才

Amjad 和我进行了精彩的讨论，涵盖了：

• 为什么现在是学习编程的最佳时机

• 现场演示如何构建一款营养追踪应用

• 个人应用的崛起与未来工作模式

Amjad 的一些观点：

“学习编程的回报每 6 个月翻倍。AI 自动化了许多枯燥的部分，剩下的是你和你的创造力——这才是编程最激动人心的地方。”

“AI 编程助手的终极测试标准是：你能否用它比用 Google 搜索更快地开发一个应用？我认为我们已经做到了。”

“我直说吧，我觉得路线图（roadmaps）已经过时了。原因如下……”

立即观看：https://youtu.be/xoca0PSA8rA

https://x.com/petergyang/status/1888611427579248724

产品

FindViral TikTok 增长创作者品牌设计

2pr 是一款将你的想法转化为领英热门帖子的人工智能访谈助手

通过人工智能主持的访谈，将你的想法转化为领英热门帖子。记录你的想法，让人工智能精心打造个性化、引人入胜且符合你语气和目标的内容。借助符合领英规范、真实且高效的帖子，轻松打造你的个人品牌。

独特之处：

专注领英的策略：针对平台进行特定优化，表现优于通用内容工具。2PR 了解领英的实际运作方式，以及如何在该平台上取得成功。
人工智能整理而非生成：在 1 分钟内创建符合你风格的真实帖子，而不是 30 分钟。2PR 能适应你独特的视角和策略，速度比其他任何工具都快。
隐私与安全至上：不使用 cookies 或跟踪脚本。与大多数可能面临被领英封禁风险的类似应用不同，2PR 遵循领英安全第一的原则。

关键功能

热门帖子可搜索动态：在数秒内找到完美的参考内容。
人工智能引导的访谈：在 1 分钟内创建引人入胜的真实帖子。
一键转换：将外部内容，如 YouTube 视频或文本博客，转换为适合领英的摘要。
自动优化：每篇帖子都会根据你的个人资料背景和策略自动优化。
多样选择：从 3 种帖子变体中选择，可使用顶级人工智能模型（ChatGPT、Claude）编辑或手动编辑。

https://app.2pr.io/

投融资

法国人工智能生态系统投融资达850亿美元，Brookfield承诺投资200亿

加拿大投资公司Brookfield计划到2030年在法国人工智能项目上投资200亿欧元（约207亿美元），其中大部分资金将用于建设人工智能数据中心。该投资包括在法国北部康布雷建设一个容量达1吉瓦的大型数据中心，其余资金将用于基础设施建设，包括电力生产设施。

此外，法国与阿联酋宣布了一项人工智能园区项目，投资高达500亿欧元（约520亿美元），主要用于建设另一座1吉瓦级数据中心。这些大规模投资的背景之一是OpenAI、软银和MGX等合作伙伴宣布在美国推进Stargate项目，计划投入5000亿美元建设多个人工智能数据中心。此外，法国凭借其核电和可再生能源优势，成为科技公司寻求可持续电力供应的热门地区。

法国本土企业也在加大投资力度。Bpifrance宣布计划向人工智能生态系统投资100亿欧元（约103亿美元），重点支持人工智能初创公司和风险投资基金，而非数据中心建设。电信公司Iliad则计划与金融伙伴合作投资30亿欧元（约31亿美元），其中25亿欧元（约26亿美元）将用于建设人工智能数据中心，其子公司Scaleway预计将提供这些计算资源。

综合各项投资承诺，法国在未来几年内可能吸引高达830亿欧元（约850亿美元）的人工智能相关投资，主要用于数据中心和基础设施建设，而即将召开的人工智能行动峰会可能带来更多投资计划。