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我们培训了中国的人工智能研究人员。现在我们在人工智能创新方面面临着被超越的风险。
去年春天，我们选修了 CS 224R：强化学习，这是今年最受欢迎的课程之一，由 Chelsea Finn 教授教授。她的实验室彻底改变了现代人工智能，开创了诸如与模型无关的元学习（使人工智能系统能够从几个例子中学习新任务）和 DPO（一种关键算法）等开创性发明。
来源:斯坦福评论去年春天，我们选修了 CS 224R：强化学习，这是今年最受欢迎的课程之一，由 Chelsea Finn 教授教授。她的实验室彻底改变了现代人工智能，开创了诸如与模型无关的元学习（使人工智能系统能够从几个例子中学习新任务）和 DPO（遵循指令的聊天机器人背后的关键算法）等开创性发明。通过她的研究，她为她的机器人初创公司 Physical Intelligence 筹集了 4 亿美元。我们渴望向人工智能的一位关键人物学习。
与模型无关的元学习 DPO 4 亿美元当我们发现我们最终项目唯一允许使用的模型（Qwen 模型）来自中国的阿里巴巴时，我们惊呆了。我们在美国人工智能努力的核心，学习中国模式的人工智能。
奎文 在这里，我们在美国人工智能努力的核心，学习中国模式上的人工智能。这并不是 Finn 教授个人的偏好：其他著名的斯坦福大学课程都使用 Qwen 模型，因为中国的开源模型在平衡成本和性能方面经常超越美国。 （与闭源 ChatGPT 不同，研究人员可以自由修改和试验开源模型。）
其他 经常超过2025年初，当 DeepSeek 冲上世界舞台时，美国人第一次意识到中国在人工智能领域的进步。投资者惊慌失措；英伟达股价暴跌。但末日从未到来：DeepSeek 结果比其他前沿模型稍差，而不是明显更好。几周之内，这种说法又回到了令人舒服的假设：中国可以复制，但无法真正创新。
冲上 暴跌 更糟更重要的事情正在表面之下发生。中国人工智能的真正转变正在其研究生态系统中发生，通过顶级人工智能会议上的论文激增——这些工作只有专家才能看到，但很快就会爆发出重塑格局的产品和能力。
仅仅阻止他们窃取我们已经构建的东西还不够吗？不再是了。
已警告 令人兴奋 重网 权力 使用