想想医生在文书工作上花费时间，未来我们应该能够避免（这种情况）。“可以这样理解，从前的人工智能非常擅长语音识别和视觉识别，但它们基本无法理解文本内容。”盖茨解释道。

过去一年来，Vision Transformer的应用范围得到了极大拓展。ViT已经能够生成真假难辨的连续视频帧，从2D图像序列到生成3D场景，并检测点云中的对象。如果没有这些成果，近期大火的Diffusion模型恐怕也无法达成如此惊艳的文本到图像生成进步。

大型语言模型（LLMs）是我们所见过的最强大的工具之一。我们仍然在集体测试这些模型的指令界限。巧妙的提示工程已迅速成为书呆子们的运动。(“让我们一步一步地思考”的提示几乎滑稽地增强了模型推理能力)。

长期目标，是要把所有的污染产业搬离地球，这个目标需要很久的时间......贝索斯的回答，是投资太空事业最终可以保护地球，“我们去太空，并不是要放弃地球，而是要保护地球。”

随着特斯拉对真实世界人工智能的不断探索，在特斯拉工厂训练之后的Tesla Bot将会具备初步的搬运及组装的功能。这无疑可以在建设火星的过程中起到至关重要的作用，毕竟我们不可能指望被运送到火星上数量有限的人类来做那些无聊、危险及重复性的工作。

过去的制造业的技术投入是在设备上的投入，流水线上的投入；现在是在数字化流程的改造、数字技术和人才的投入，是在产品的数字化改造上进行投入。

马斯克不止一次表示，「擎天柱」负责的是那些重复、枯燥或危险的工作，至少最开始是这样。在这次的采访中，马斯克直接称之为通用的「工人」机器人。在日常生活中，「擎天柱」可以帮忙洗衣服、做饭、打扫卫生等等。在工厂中，则可以从事搬运零件或其他类似的体力劳动。

发挥我国钠资源优势，布局钠离子电池等新能源电池研发，解决钠离子电池能量密度低等问题......在《关于推动急救知识纳入素质教育培养 提升全民医疗素养的提案》中，丁磊认为全民急救教育，要从校园抓起。他建议，将急救知识纳入素质教育教学与培养范畴，充分探索 VR、AR等数字技术与校园急救科普的结合，将“边看边学

多模态是指不同类型的数据资料，比如文字、影像、音讯、影片等。在过去，AI模型几乎只能处理单一模态任务，比如只限于文字或视觉。但2021年出现不少多模态AI成果，比如OpenAI发表的CLIP和DALL·E模型，能同时处理文字和影像，靠输入文字就能产生图片；DeepMind的Perceiver IO对文本、图像、视频及点云进行分类；斯坦福

在强化学习中，人工智能不是根据真实世界的历史数据进行训练。它没有被赋予“解答问题的钥匙”，也没有像监督学习那样被告诉要注意什么。相反地，它被允许以开放的方式探索环境，并在需要被优化的特定目标的指引下了解环境。

先前在谈元宇宙问题时，黄仁勋对曾对Omniverse提出过一些预想：未来会有很多的设计者、创造者，在虚拟现实、Metaverse中设计数字事物；然后才在现实世界中去完成设计，包括汽车、包、鞋子等等产品。他相信这会是个更大的市场、更大的领域，Metaverse里的世界也许会比现实世界大上百倍。

如果大家都总是泡在线上一起玩儿，那你的炫富和显摆也得数字化。如果再这么玩上十到二十年，我们就会进入元宇宙，当数字生活比物理生活变得更重要的那个时刻......它指的是未来人工智能变得比人类更聪明的那个时刻。元宇宙也是这样的一个时刻，一个我们的数字生活变得比我们的物理生活更有价值的时刻。