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在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中：
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就在过去几个月里，因为美联储的加息，科技公司的资本狂欢宣告结束，美国上市的SaaS公司股价基本都跌去了70%，裁员与紧缩是必要选项。但正当市场一片哀嚎的时候，Dall-E 2发布了，紧接着就是一大批炫酷的AI公司登场。这些事件在风投界引发了一股风潮，我们看到那些兜售着基于生成式AI（Generative AI）产品的公司，估值达到了数十亿美元，虽然收入还不到百万美元，也没有经过验证的商业模式。不久前，同样的故事在Web 3上也发生过！感觉我们又将进入一个全新的繁荣时代，但人工智能这次真的能带动科技产业复苏么？本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史，从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响，这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产应用，我们一起来学点接近AI本质的东西。全文共分为六个章节：1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构-Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型-Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI-自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用？文章较长，累计22800字，请留出一小时左右的阅读时间，欢迎先收藏再阅读！文中每一个链接和引用都是有价值的，特别作为衍生阅读推荐给大家。
讨论了模型评估在解决极端风险和在模型训练、部署和安全方面做出负责任决策中的重要性。文中还详细讨论了十个主要风险：网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI开发、情景意识以及自我传播。🔗Paper-https://arxiv.org/abs/2305.15324🔗Twitter-https://twitter.com/soundboy/status/1661728733156503555[heading2]LLM Research Directions[content]讨论了一系列针对希望在LLM领域进行研究的博士研究生的研究方向。🔗Paper-https://arxiv.org/abs/2305.12544🔗Twitter-https://twitter.com/omarsar0/status/1661405738059571201[heading2]Reinventing RNNs for the Transformer Era[content]提出了一种将Transformer的高效可并行训练与RNN的高效推理相结合的方法；结果显示该方法在性能上与大小相似的Transformer相当。🔗Paper-https://arxiv.org/abs/2305.13048🔗Twitter-https://twitter.com/_akhaliq/status/1660816265454419969🐑禅修时刻·Short Courses by吴恩达要说这两天什么课最火，那必然是吴老师的四节生成式AI短课程，从Prompt Engineering、API调用、LangChain的使用到Diffusion模型的原理，一应俱全！🔗https://www.deeplearning.ai/short-courses/