人工智能和机器学习的世界发展非常迅速。 事实上，速度如此之快，以至于仅仅在十年前，AlexNet 模型在 ImageNet 竞争中占据主导地位，并开启了让深度学习成为真正的技术运动的进程，这真是太了不起了。 今天， 经过多年关于游戏的头条新闻，我们看到适用于现实世界的不断增长的创新。
仅在过去几年中，GPT-3 和 AlphaFold 等 AI/ML 模型就提供了催化 新产品 和 公司，这扩展了我们对计算机可以做什么的理解。
考虑到这一点，我们认为我们应该重新审视我们的 AI/ML 覆盖范围 未来 在今年上半年，以及赶上你一些 - 但肯定不会 全部 - 在此期间的主要行业发展。 正如您将看到的，大型语言模型、生成模型和基础模型的某种组合是关注的主要来源，我们只是在了解它们可以做什么以及大型研究之外的世界如何实验室可以利用他们的力量。
未来 焦点：如何利用 AI/ML 的进步
如何在你的创业公司中使用海量 AI 模型（如 GPT-3） 埃利奥特·特纳 / Hyperia
AlphaFold、GPT-3 以及如何使用 AI 增强智能 通过 Niko Grupen / 康奈尔
AlphaFold、GPT-3 以及如何使用 AI 增强智能 (Pt. 2) 通过 Niko Grupen / 康奈尔大学
Data50：世界顶级数据初创公司 詹妮弗·李、莎拉·王和 杰米沙利文 / a16z
现代数据基础设施的新兴架构 by 马特·伯恩斯坦、詹妮弗·李和马丁·卡萨多 / a16z
深度学习十年：人工智能创业体验如何演变 与理查德·索切尔 (问答) / 你.com
7 种构建可靠 AI 模型的技术 比纳·阿曼纳特 (Beena Ammanath) （书摘） /德勤
下一个 AlphaFold 我们需要的两件事 与达芙妮·科勒 (问答) / 插入式
行业焦点：图像、文字和更多编码
使用 AlphaCode 进行竞争性编程 / Deepmind
教授 AI 实时翻译 100 多种口语和书面语言 / 元人工智能
Pathways 语言模型 (PaLM)：扩展到 540 亿个参数以实现突破性性能 / Google Research
达尔-E 2 / OpenAI
Imagen：文本到图像的扩散模型 / Google Research
这些类型的进步，以及对如何利用它们的加深理解，是我们致力于扩大对 AI/ML 的覆盖范围的原因，特别是我们将如何看待它在未来的现实环境中的应用几年。 从 生物技术 至 电视，我们准备认真重新构想什么是可能的，以及软件如何帮助人类实现他们最疯狂的想法。 如果您正在 AI/ML 领域从事令人兴奋和新颖的工作，并想分享您对我们前进方向的看法， 请 给我们发信号.
发表于六月27，2022
正如那些建造它的人所说的那样，技术、创新和未来。
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