在阅读了3天的人工智能研究论文后，有一件事是明确的： 99%的新人工智能研究涉及教计算机做某事。 但他们到底在教计算机什么呢？为什么？什么是有效的？ 从更广阔的视角来看这些趋势是令人着迷的。 为什么？因为它们是对未来的瞥见。 如果你正在尝试用人工智能建立一家初创公司，或者想投资人工智能初创公司，如果你在正确的地方寻找，这些研究论文充满了非常有价值的灵感。 与其给我发送研究论文的标题和摘要，这些内容可能很难快速理解，我的人工智能助手@yesnoerror不断给我发送新的人工智能研究，并像这样解释： - 教计算机反复填补随机隐藏的单词…… - 教分词网络修复非常嘈杂的…… - 教一个非常聪明的聊天机器人反复检查和修正自己的数学证明…… - 教计算机记住一个物体究竟是什么…… - 教大型语言模型判断“现在”距离多少年…… - 教计算机点击正确的位置…… - 教人工智能自己决定一个问题…… - 教计算机调整特殊的“测试”…… - 教计算机预测飞机的…… - 教一群不同工作的聊天机器人…… 除了这些，@yesnoerror不仅识别出我可能感兴趣的最高质量研究（因为它每天都会发布），而且还给我提供了论文是如何完成的、实际世界的影响（你可以做的想法）的细分，我可以直接与论文进行对话。 我感觉我在使用GLP-1来变得聪明。

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