马克·安德森： “写下事情的人拥有巨大的权力。” “愿意写下事情的人实在太少了。” 来源：@pmarca 在与 @david_perell 的《我如何写作》中

Yafah Edelmen 和 David Owen 来自 Epoch AI 揭示了为什么 AI 可以在 5 年内解决黎曼假设，以及 30% GDP 增长的实际表现。 他们解释了为什么 "能源瓶颈" 只是公司抱怨支付 2 倍电费而不是以低价获得电力，以及关于我们是否在朝着超级智能的方向发展，还是走向历史上最大的泡沫的最数据驱动的看法。 时间戳 00:00 - 引言 02:51 - 预训练平台与后训练创新 05:10 - 为什么仅靠软件的奇点似乎不太可能 11:16 - 评估 Dario 对 AI 能力的大胆预测 16:12 - AI 在未来十年对劳动力市场的影响 24:27 - 计算机使用突破与现实世界的实用性 28:06 - GDP 增长预测：从 1% 到 30% 的情景 35:00 - 当前基准解决后会发生什么 37:16 - AI 解决重大数学问题的时间表 46:54 - 机器人技术主要是一个硬件问题 50:06 - 数据中心基础设施的现实与炒作 @YafahEdelman @everysum @Mascobot @eriktorenberg

世界严重低估了未来对天然气的需求，而现在AI数据中心和液化天然气出口正在争夺供应。那么……谁应该获得这些天然气？ 享受Michael Spyker的这场双重盛宴的第二部分，教我们关于推动AI的资源所需了解的一切： @ShaleTier7