有关科技创新的句子有关科技创新的例子现代科技手抄报
我们只是在做溶解，开端把模子的一些碎片抛弃，只是为了看看它会不会变得更糟
我们只是在做溶解，开端把模子的一些碎片抛弃，只是为了看看它会不会变得更糟。令我们惊奇的是，它开端变得更好。包罗像如许抛弃一切的卷积结果要好很多。以是这就是题目的滥觞。
测验考试在给定的产物中停止建模，好比说卵白质表达和 mRNA 疫苗之类的工具，大概是的，在帕洛阿尔托，我们有一大堆机械人和穿实在验室外衣的人，既有进修研讨职员，也有从前是生物学家的人。
Transformer模子的呈现极大地提拔了计较机处置言语的才能，使得机械翻译、语音辨认和文本择要等使命变得愈加高效和准确，这对全部行业来讲是一个宏大的奔腾。
的确，当时分固然有递归神经收集（RNN）和一些开端的留意力机制（Arnens）惹起了存眷，但它们仍旧需求逐一单词地浏览，服从不高。
我们有来由信赖，这是一场全新的产业反动的开端。在这场革掷中，我们正在缔造史无前例的工具。比方，在之前的产业革掷中，水是能源的滥觞，水进入我们缔造的安装，发机电开端事情，进水、出电，好像邪术一样。
我以为当前的模子过分经济实惠，范围也还太小，大要1美圆百万token的价钱，比外出购置一本精装书要自制100倍。
长线年，AlexNet扑灭了星星之火，这是野生智能与英伟达GPU的初次碰撞。这标记着我们在这一范畴的奇异路程的开端。几年后，我们发明了一个完善的使用处景，为我们明天的开展奠基了根底。
的确云云。你之条件到过一个例子，但我一样确信在坐的列位所研发的野生智能体系都充足智能，可以自动利用计较器。
2014年参加谷歌，是八人团队中最早分开的人之一，于2017年同别人配合创建了区块链公司NEAR Protocol。
我在研讨生期间就开端领会到一些苦涩的经验当代科技手抄报，特别是在我处置机械翻译事情的时分。我意想到，嘿，我不会去进修那些庞大的言语划定规矩。我以为梯度降落（Gradient Descent）——我们锻炼这些模子的办法——是一个比我更超卓的教师。以是我不会去进修这些划定规矩，我只会让梯度降落（Gradient Descent）为我完成一切事情，这就是我的第二个经验。
像2+2如许的简朴成绩，它能够会利用大模子的万亿参数资本。我以为自顺应计较是接下来必需呈现的工作之一，我们晓得在特定成绩上该当破费几计较资本。
而一个宏大的挫败感在于，RNN处置起来其实是太费事了。然后我偶尔听到这些家伙在会商，嘿，让我们用卷积大概留意力机制来代替它。我心想，太好了，我们就这么干。我喜好把Tansformer比作是从蒸汽机到内燃机的奔腾。我们本能够用蒸汽机完成产业反动，但那将会十分疾苦，而内燃机让统统都变得更好。
感激。我想谈谈我们创建的生态软件系统。在2021年，我到场创建了这家公司，我们的目的是处理一些真正具有科学影响力的成绩。已往，我们处置的内容相称庞大。但当我迎来第一个孩子时，我对待天下的方法发作了改动。我们期望让人类的糊口变得愈加便当，也期望对卵白质的研讨做出奉献。特别是有了孩子以后，我更期望可以改动现有的医疗架构，而且期望科学手艺的开展可以对人类的保存和开展发生主动影响。比方，卵白质的构造息争构曾经遭到了必然的影响有关科技立异的例子，但今朝我们缺少数据。我们必需基于数据做缺勤奋，这不只是职责，也是作为父亲的义务。
在2021年，我们配合创建了这家公司。我们具有云云超卓的手艺，但这项手艺并没有惠及许多人。设想一下，假如我是一个病人，听到你如许说，我会以为无数百亿人他们需求完成差别的使命。这就是深度进修的意义地点，我们经由过程比照来提拔手艺。实践上，因为手艺的不竭开展，得益于黄仁勋的鞭策，我们的最终目的是协助全天下的人们。你们必需停止测试，我们如今需求开辟更快的处理计划，让数百人可以使用这些使用法式。好比最后，并非一切人都在利用这些使用，许多人利用它们只是为了文娱，但它们的确有用，确其实事情。
我们如今正处于一个全新的天生式时期，这是一个崇尚立异和立异者的时期，我们期望主动到场并拥抱变革，因而我们追求差别的办法来协助构建一个十分酷的模子。
看起来这是一个亟待处理的成绩。我们在2015年阁下就曾经开端留意到这些Scaling law，
Transformer之以是成为如许一小我私家们耳熟能详的名字，不单单是由于翻译的内容，并且是由于我们期望以一种更归纳综合的方法来形貌这类变化。我不以为我们做得何等超卓，可是作为一个变化者，作为驱动和引擎，它是有逻辑的。各人可以理解到如许一种狂言语模子、引擎和逻辑，从架构上而言，这都是一个比力早的动手期间。
简而言之，这些成绩为天生式野生智能的开展奠基了根底。天生式AI不只可以辨认图片，还能将笔墨转化为图片，以至缔造出全新的内容。如今，我们有了充足的手艺才能去了解像素，辨认它们，并了解它们背后的意义。经由过程这些背后的意义，我们能够缔造出新的内容。野生智能经由过程数据了解其背后寄义的才能，这是一个宏大的变化。
在NEAR，我们的停顿固然有限，但我们努力于整合人类聪慧，获得相干数据，好比进一步启示人们，熟悉到我们需求一种根底性的办法论。这类形式是根底性的停顿，这类大模子在环球范畴内被普遍利用，它在航天等范畴有浩瀚使用，它关乎各范畴的交换与互动，实践上为我们供给了才能。跟着利用的深化，我们发明它带来了更多的模子，今朝并没有太多关于版权的争议。
我小我私家的崇奉是，怎样复现如许的大模子，这是一个十分庞大的历程。体系会不竭前进，但从素质上讲，你需求设想一种办法。人类是擅长复现的生物，在人类汗青中，我们不竭复现胜利的场景。
在已往的六十年中，计较机手艺仿佛并没有阅历底子性的变化，最少从我诞生的那一刻起即是云云。我们今朝所利用的计较机体系，不管是多使命处置、硬件与软件的别离、软件的兼容性，仍是数据备份才能，和软件工程师的编程本领，根本上都是基于IBM System360的设想准绳——中心处置器、Bio子体系、多使命处置、硬件与软件有关科技立异的例子、软件体系的兼容性等等。
在我们公司，我们的目的是构建模子并处理新的使命。我们的事情是了解使命的目的和内容，并跟着这些内容的变革来满意客户的需求。实践上，从2021年开端，我发明模子最大的成绩在于，你不克不及仅仅让模子变得更智慧，你还需求找到适宜的人材来解读这些模子。我们期望让这个天下与模子互相融合，使模子变得愈加宏大和杰出。进修过程当中需求获得必然的停顿，最后在尝试室的真空情况下是没法完成这些事情的。
我们实践上是在教他们以一种交互式的问答方法去答复，我们期望他们可以了解为何在一同，一同供给强有力的推理形式。我们期望模子可以天生我们想要的内容，如许的天生方法是我们所寻求的。不管是视频、文本仍是3D信息，它们都该当被整合在一同。
但我以为此次要是关于怎样分派资本，而不是一共耗损了几资本。好比我们不期望在一个简单得成绩上花太多钱，大概在一个太难的成绩上花太少而终极得不四处理计划。
可是，“Attention”的直觉就是你所需求的。以是我想出了这个题目，根本上发作的工作就是在我们寻觅题目的时分。
2008年至2021年在谷歌事情。2021年分开谷歌，并与别人配合创建Inceptive，该公司主停业务为野生智能性命科学，努力于利用神经收集和高通量尝试来设想下一代RNA份子。
每次操纵的计较本钱约莫是10到-18美圆。大概说，大抵在这个数目级。感激您缔造了云云多的计较资本。可是，假如你察看一个具有五千亿参数的模子，而且每一个token停止一万亿次计较，大要是一美圆百万token，
2017年，一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出生避世，它初次引入了基于自留意力机制的Transformer模子，这一立异架构挣脱了传统的RNN和CNN的束厄局促，经由过程并行处置的留意力机制，有用克制了长间隔依靠的困难，并明显提拔了序列数据处置的速率。Transformer的编码器-解码器构造和多头留意力机制在野生智能范畴掀起了一场风暴，大热的ChatGPT恰是基于这一架构构建的。（延展浏览：
我想提出的一点是，在这一范畴，我们有许多协作同伴，他们获得了一些里程碑式的停顿。最好的主动化算法是甚么？实际上是将实在天下的使命合成成差别的内容。我们的模子也十分主要，它协助我们获得数据，察看数据能否处于准确的地位。一方面，它协助我们存眷数据；另外一方面，如许的数据为我们供给了优良的模子来完成笼统使命当代科技手抄报。因而，我们以为对这一停顿的权衡，也是创意的一种方法，是科学开展的一种方法，也是我们主动化开展的一种方法。
这个形式不断在反复呈现。以是每次当你增加一堆划定规矩时，梯度降落终将比你更善于进修这些划定规矩。就是如许。就像我们不断在做的深度进修一样，我们正在构建一个外形像GPU的AI模子。而如今，我们正在构建一个外形像超等计较机的AI模子。是的，超等计较机如今就是模子。是的，这是真的。是的。超等计较机只是为了让你们晓得，我们正在构建超等计较机，使其成为模子的外形。
你正在用它来研讨生物学，或生物软件，它能够相似于计较机软件，它以法式的情势开端，然后你将其编译成能够在 GPU 上运转的工具。
设想一下，Transformer模子就像是你的大脑在和伴侣攀谈时，可以同时存眷对方说的每一个词，并了解这些词之间的联络。它付与了计较机相似人类的言语了解才能。在此之前，RNN是处置言语的支流办法，但其信息处置速率迟缓，就像老式的磁带播放器，必需逐字逐句地播放。而Transformer模子则像是一名高效的DJ，可以同时操控多个音轨，疾速捕获到枢纽信息。
在本年的GTC大会上，英伟达的黄仁勋以一种布满典礼感的方法约请了Transformer的七位作者（Niki Parmar因故暂时未能列席）到场圆桌论坛的会商，这是七位作者初次在公收场合个人表态。
我们开端探究加快计较，但利用加快计较其实不简单，你需求重新一点一点来设想。已往，我们能够根据既定的步调一步步处理成绩，但如今，我们需求从头设想这些步调，这是一个全新的科学范畴，将之前的划定规矩从头表述为并行算法。
假如AI只需求计较2+2，那末它该当间接利用计较器，用起码的能量来完成这个使命，由于我们晓得计较器是做2+2计较的最有用东西。但是，假如有人问AI，你是怎样得出2+2的决议的？你晓得2+2是准确的谜底吗？这将消耗大批的资本？
回忆公司的汗青，我们发明我们有才能加快各类使用。开初，我们在游戏范畴获得了明显的加快结果，结果好到让人误觉得我们是一家游戏公司。但实践上，我们的目的远不止于此，由于这个市场宏大，大到可以鞭策难以置信的手艺前进。这类状况其实不常见，但我们找到了如许一个惯例。
天生式AI，是一种全新的“软件”，它又可以缔造软件，它依靠于浩瀚科学家的配合勤奋。设想一下，你给AI原质料——数据，它们进入一栋“修建”——我们称之为GPU的机械有关科技立异的例子，它就可以输出奇异的成果。它正在重塑统统，我们正在见证“AI工场”的降生。
，我们开端这个项目标初志是想要模仿Token的演变历程。它不单单是线性的天生历程，而是文本或代码的逐渐演变。我们停止迭代，我们停止编纂，这使我们
是的，我是最初一名分享者。我们配合创建的公司叫做Sakana AI，意义是“鱼”。我们之以是用日本的“鱼”来定名公司，是由于我们像鱼群一样，天然启示了我们寻觅智能的灵感。假如我们能将很多查验的元素分离起来，就会缔造出庞大而美好的事物。很多人能够不睬解这个历程和内容的详细细节，但我们内部的中心哲学是“进修永久成功”。不管你是想处理成绩，仍是想进修任何内容，进修总会协助你获得成功。在天生式野生智能的过程当中，进修内容也会协助我们获得成功。作为在场的研讨者，我想提示各人，我们付与计较机的AI模子真实的意义，让它们真正协助我们了解宇宙的奥妙。实践上，我也想报告各人，我们行将颁布发表一项最新的停顿，我们对此十分镇静。固然我们如今具有一系列的研讨功效作为基石，但我们正在阅历一种变化性的开展，今朝的模子办理是有构造的，它让人们真正到场出去。我们让这些模子变得愈加可行，利用这些大型模子和变化性的形式，改动人们对天下和宇宙的认知方法。这是我们的目的。
我们晓得今朝计较机的天生才能有几，我以为这是接下来需求集合留意力的成绩，我以为这是宇宙级的变化者，这也是将来的开展趋向。
一起走来，你们都看到了，你以为在根底Transformer设想之上真的有很大的分外奉献吗？我以为在推理方面，曾经有大批的事情来加快这些模子，使它们更有用率。
但实践上，统统都很早就存在了，这些设法正在浸透，这需求一些工夫。卢卡什（Lukasz）的目的是我们具有一切这些学法术据集，它们从图象到文本，从文本到图象，从音频到文本，从文本到文本。我们该当对统统停止锻炼。
我们之前没有想过这个名字，我以为这个名字出格简朴，许多人都以为这个名字出格好。我之前想过许多的名字，好比Yaakov，终极肯定了“Transformer”，它形貌了模子的道理，它实践上转换了全部旌旗灯号，根据这个逻辑，险些一切的机械进修城市被转换。
很快乐能与列位交换，也期望你们有时机互相交换，发生难以言喻的邪术。感激列位到场此次集会，十分感激！
我出格浏览的是，当Noam Shazeer显得出格安静冷静僻静时，你却显得十分镇静。你们俩的本性差别真是明显。如今，请Lukasz Kaiser讲话。
分散模子具有一种风趣的特征，它们可以经由过程迭代不竭地精辟和提拔质量。而我们今朝还没有如许的才能。
最后的设法是机械翻译，我想问的是，在架构的强化和打破中，看到的枢纽节点是甚么？和它们对Transformer的设想有甚么影响？
曾于2000年至2009年间和2012年至2021年时期就任于谷歌。2021年，Shazeer分开谷歌并与前谷歌工程师Daniel De Freitas配合创建Character.AI。
结业于加拿大多伦多大学，Transformer论文揭晓时，他仍是谷歌大脑团队的练习生。他是八人团队中第二个分开谷歌的人。2019年，他与别人配合创建了Cohere。
在天生式AI的天下里，范围定律（Scaling Law）是中心准绳。简而言之，跟着Transformer模子范围的扩展，其机能也随之提拔，但这一样意味着需求更壮大的计较资本来撑持更宏大的模子和更深层的收集，而供给高机能计较效劳的英伟达也同时成了这场AI海潮中的枢纽脚色。
曾任法国国度科学研讨中间研讨员。2013年参加谷歌。2021年，他分开谷歌，成为OpenAI的研讨员。
是的，我想人们会惊奇于你说的类似水平，对吧？人们的确喜好问我接下来会发作甚么，由于我是这篇论文的作者。就像邪术一样，你挥舞邪术棒，下一步会呈现甚么？我想指出的是，这个详细的道理是怎样被设想的。我们不只需求变得更好，我们需求变得较着地更好。
我喜好你的概念，我老是对新医药设想布满爱好，和让计较机进修新药开辟和天生的历程。假如能进修和设想新药，而且有尝试室停止测试，就可以肯定如许的模子能否可行。
我是第一个分开的人。我深信我们将获得严重停顿，软件将改动全部天下。最间接的方法就是教会机械编写代码，让编程对每一个人都变得可及。
我们在最后的目的上并没有胜利，我们开端Transformer的初志是想要模仿Token的演变历程。它不单单是线性的天生历程，而是文本或代码的逐渐演变。
因而，当我们构建张量到张量库时，我们真正存眷的是扩展自回归锻炼的范围。这不单单是言语，另有图象、音频的组件。
我们熟悉到这一点，并信赖，假如我们可以加快哪怕是1%的代码，节流99%的运转工夫，那末必然会有使用可以从中受益。我们的目的是让不克不及够变成能够，大概将能够变成不克不及够，大概曾经能够的工作变得愈加高效，这就是加快计较的意义。
这项立异功效源于八位曾在谷歌事情的AI科学家的配合勤奋。他们最后的目的十分简朴：改良谷歌的机械翻译效劳。他们期望机械可以完好地了解并通读全部句子，而不是孤登时逐词翻译。这一理念成了“Transformer”架构的出发点——“自我留意力”机制。在此根底上，这八位作者阐扬各自的特长，于2017年12月揭晓了论文《Attention Is All You Need》，具体形貌了Transformer架构，开启了天生式AI的新篇章。
一个生物软件的性命始于某些举动的标准。好比说，你想打印一个卵白质，就像细胞中的特定卵白质一样。然后你学会了怎样利用深度进修将其转化为RNA份子，但实践上一旦进入你的细胞，表示出这些举动。以是这个设法真的不单单是翻译成英语。
这类主动的反应体系对我们团体经济十分无益。我们如今可以更好地设想经济。有人发问，在这个GPT模子正在锻炼数十亿token范围数据库的时期，下一步是甚么？新的模子手艺将是甚么？你们想要探究甚么？你们的数据滥觞是甚么？
我们的出发点是矢量和位移。我们需求真正具有经济代价的模子，人们可以对其停止评价，终极将你的手艺和东西使用到理论中，从而使全部模子变得更好。
假如你想要公布可以真正读取搜刮成果的模子，好比处置成堆的文档，你需求一些可以疾速处置这些信息的模子。其时的递归神经收集（RNN）其实不克不及满意如许的需求。
我的意义是，这个底子性成绩：哪些常识该当内置于模子当中，哪些常识该当置于模子以外？是利用检索模子吗？RAG（Retrieval-Augmented Generation）模子就是一个例子。一样地，这也触及到推理成绩，即哪些推理使命该当经由过程内部的标记体系来完成，哪些推理使命该当间接在模子内部施行。这在很大水平上是一个关于服从的会商。我的确信赖，大型模子终极会学会怎样停止2+2如许的计较，但假如你要计较2+2，却经由过程累加数字来停止，那明显是低效的。
我以为，自1964年以来，当代计较并没发作过底子性改动。虽然在20世纪的80年月和90年月，计较机阅历了一次严重的转型，构成了明天我们所熟习的形状。但跟着工夫的流逝，计较机的边沿本钱连续降落，每十年其本钱就削减十倍，十五年削减一千倍，二十年削减一万倍。在这场计较机革掷中，本钱的低落幅度是云云之大，以致于在二十年的工夫里，计较机的本钱险些低落了一万倍，这类变革为社会带来了宏大的动力。
以是卢卡什（Lukasz）说他正在做的是翻译。我想他是低估了本人，一切这些设法，我们如今开端看到这些形式分离在一同，它们都参加了模子。
2016年参加谷歌大脑团队当代科技手抄报。2022年4月，与Niki Parmar配合兴办了Adept AI，同年12月分开该公司，并配合创建了另外一家野生智能草创公司Essential AI。
。我们的使用法式在代价上比巨型神经收集上的高效计较超出跨越百万倍或更多。我的意义是，它们无疑比治愈癌症等工作更有代价，但不只云云。
大批可用，实践上仍旧公然，由于这些数据凡是仍旧次要由大众赞助当代科技手抄报。但实践上，你仍旧需求数据来分明地阐明你正在测验考试的征象。
在谷歌大脑事情了四年，以后与Ashish Vaswani配合创建了Adept AI和Essential AI。
我创建公司的初志与Noam Shazeer类似。我以为计较机正在进入一种新的形式，它正在改动现有的产物和我们的事情方法。统统都基于计较机，并且它在手艺内部发作了必然的变革。我们的脚色是甚么？我实践上是在弥合差异、弥合鸿沟。我们能够看到差别的企业创立如许的平台，让每一个企业顺应并交融产物，这是间接面向用户的一种方法。这是我们促进手艺的方法，我们能让手艺变得愈加经济、愈加提高。
可是我们的确意想到，我们实践上是在测验考试缔造一些十分十分通用的工具，它真的能够将任何工具酿成其他任何工具。并且我不以为我们猜测到当Transformer被用于图象时，这实践上会有多好，这有点使人惊奇。这对你们来讲多是符合逻辑的，但究竟上，你能够将图象分块并标识表记标帜每一个小点，对吧。我以为这在修建上很早就存在了。
有能够不只模拟人类怎样开展文本，还能将他们作为这一历程的一部门。由于假如你能像人类那样天然地天生内容有关科技立异的例子，他们实践上便可以供给反应，不是吗？
你怎样对模子停止范畴锻炼？最后的互动和交互形式是甚么？是模子之间的交换和交互吗？仍是有天生式的模子和手艺？
我从这些苦涩的经验中学到的是，那些能够扩大的通用架构终极将在持久中胜出。明天多是token，来日诰日能够就是我们在计较机上采纳的动作，它们将开端模拟我们的举动，并可以主动化我们所做的很多事情。正如我们所会商的，Transformer出格是其自留意力机制，具有十分普遍的合用性，它也让梯度降落变得更好。别的就是物理学，由于我从Noam那边学到的一点是，矩阵乘法是个好主张。
我们喜好这个名字，我们只是随意起了一个名字，以为它很有创意，改动了我们的数据消费形式，利用了如许一种逻辑。一切的机械进修都是Transformer，都是推翻者。
机械翻译。追念五年前，这个历程仿佛十分困难，你得汇集数据，能够停止翻译，但成果能够只是委曲准确。当时的程度还很根底。但如今，这些模子即便没无数据也能学会翻译。你只需供给一种言语和另外一种言语，模子就可以自行学会翻译，这类才能就像天然而然地出现出来的，并且结果使人合意。
。这里就像是天下汗青上最好的成绩，十分简朴：你只是在猜测下一个token当代科技手抄报，它就会变得云云智慧，可以做一百万个差别的工作，你只是想扩展范围并让它变得更好。
我在OpenAI的阅历十分推翻性。公司里布满了兴趣，我们处置着大批数据停止计较，但归根结柢，我的脚色仍是一个数据处置者。
：我以为，各人能否了解推理实践上滥觞于数据？假如我们开端停止推理，我们手头有一系列数据，我们会考虑这些数据为什么不同凡响？然后我们会理解到各类差别的使用，实在都是基于数据推理的历程。因为计较机的才能，因为如许的体系，我们能够从那边开端进一步开展。我们能够推理出相干的内容，停止尝试。
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如今，我们以为本人是新事物的前驱，努力于实践创立这些数据并考证设想这些份子的模子。但最后的设法就是翻译。
可是每一个人都晓得本人想要甚么样的个野生具，你们想做更好的高低文窗口当代科技手抄报，你们想要更快地发生token的天生才能。好吧，我不愿定你能否喜好这个谜底，但他们如今利用了太多的计较资本。
我以为让天下更智慧，就是指怎样去得到来自于天下的反应，我们可否完成多使命、多线的并行。假如你真的想构建如许一个模子，协助我们设想如许一个模子，这是一种十分好的方法。
曾事情于Delcam、YouTube。2012年参加谷歌，担当软件工程师。厥后分开谷歌，兴办野生智能草创企业sakana.ai。
我们天生锻炼数据的速率远远超越了我们锻炼开始进架构的才能。实践上我们利用的是更简朴的架构，好比以n-gram作为输入特性的前馈收集。这些架构最少在谷歌范围的大批锻炼数据中，因为锻炼速率更快有关科技立异的例子，凡是都能逾越那些更庞大、更先辈的模子。
这个设法的确鞭策了扩大事情，终极胜利了，它是云云风趣，以致于我们能够将图象翻译成文本，将文本翻译成图象，翻译文本到文本。
明天坐到这里，请各人主动争抢讲话的时机，在这里没有甚么话题是不克不及够谈的，你们以至能够从椅子上跳起往复会商成绩。让我们从最根底的成绩谈起，你们其时碰到了甚么成绩，是甚么启示你们去做Transformer？
没有人真正想要理解本人到底走了哪些步调。但实践上，我们期望可以理解、探究我们到底在做甚么，获得充足的数据和信息，停止公道的推理。好比，假如你有六步，但实践上你能够经由过程五步停止推理来跳过一步。偶然候你不需求六步，偶然候你需求更多步调，那末你要怎样复现如许的场景？你从Token进一步开展需求甚么呢？
这个天下需求比Transformer更好的工具，我想我们在坐的一切人都期望它能被某种工具所代替，将我们带到一个新的机能高原。
试着设想一下，假如你糊口中一切高贵的物品都降到了本来的一万分之一，好比二十年前你花20万美圆购置的汽车，如今只需1美圆，你能设想这类变革吗？但是，计较机本钱的降落并不是一挥而就，而是逐步抵达了一个临界点，以后本钱降落趋向忽然截至了，它仍然每一年都在不竭改良一点点，可是变革率窒碍稳定了。
我以为这个天下需求比Transformer更好的工具，我想我们在坐的一切人都期望它能被某种工具所代替，将我们带到一个新的机能高原。
我想问在坐的每一个人一个成绩。你以为接下来会发作甚么？就像这是使人镇静的一步，由于我以为它与 6-7 年前的工具太类似了，对吧？
这类变化能够被称为全新的产业反动。在已往，我们从未真端庄历过如许的变化，但如今，它正徐徐睁开在我们眼前。不要错过接下来的十年，由于在这十年里，我们将缔造出宏大的消费力。工夫的钟摆曾经启动，我们的研讨职员曾经开端动作。
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