OpenAI最近公布了其实现人工智能通用（AGI）目标的5级路线图，旨在构建比人类更智能的AI系统并确保其安全性。以下是对这项计划的深刻解读及其潜在影响。
1. 路线图介绍
OpenAI的5级路线图将AGI的发展划分为不同阶段，以便更好地评估和管理进展。这一框架提供了一个共同语言来比较模型、评估风险并衡量AGI的发展进程[[2311.02462] Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI](https://t.co/EmISVKkXO8)。
2. 各级的主要目标和挑战
- 第一阶段：初步对齐
- 目标：开发可扩展的训练方法，使AI系统能可靠地执行复杂任务。
- 挑战：现有的对齐技术依赖于人类反馈，但对于远超人类智能的系统，这种方法不再有效[Introducing Superalignment | OpenAI](https://t.co/OWwrJ7MV4r)。
- 第二阶段：验证模型
- 目标：通过自动化搜索问题行为和解释模型内部，验证对齐系统的稳健性。
- 挑战：确保AI系统在执行人类难以监督的任务时，仍能表现出预期的行为[Now we know what OpenAI’s superalignment team has been up to | MIT Technology Review](https://t.co/uIZEb4r6D4)。
- 第三阶段：应对对手测试
- 目标：通过故意训练不对齐的模型，测试对齐技术的有效性。
- 挑战：确认对齐技术能够检测并纠正最严重的对齐失误[Now we know what OpenAI’s superalignment team has been up to | MIT Technology Review](https://t.co/uIZEb4r6D4)。
- 第四阶段：扩展到超级智能
- 目标：解决超级智能对齐的核心技术挑战，在四年内实现安全的超级智能。
- 挑战：超级智能可能带来的风险包括潜在的失控和对人类的威胁[Introducing Superalignment | OpenAI](https://t.co/OWwrJ7MV4r)。
- 第五阶段：部署和社会影响
- 目标：确保技术解决方案能考虑到更广泛的社会和人类问题，与跨学科专家合作。
- 挑战：社会、法律和伦理问题可能影响AGI的实际部署和应用[Now we know what OpenAI’s superalignment team has been up to | MIT Technology Review](https://t.co/uIZEb4r6D4)。
GenAI对美股的潜在影响
AI技术的快速发展，尤其是生成式AI（GenAI）的应用，可能引发市场的剧烈波动。以下是几个主要的潜在影响因素：
1. 市场泡沫
- 由于市场对AI技术的高期望，相关公司股价可能被推高，形成泡沫。一旦市场对这些公司的盈利能力产生质疑，可能导致股市大幅下跌。
2. 就业市场的冲击
- GenAI技术可能导致大量工作岗位被替代，进而引发社会和经济的不稳定。这种不确定性可能导致投资者信心下降，触发市场回撤。
3. 技术失控的风险
- 如果超级智能AI未能得到有效控制，其潜在的失控风险可能对全球经济和金融市场造成巨大冲击。
下次美股大回测时间预测及原因
具体预测时间
根据https://t.co/NRHbzgjkcu的深度数据分析，结合历史规律和当前市场状况，预计下一次美股大回撤可能会在2025年中期到2025年年底期间发生。
主要原因分析
1. 生成式AI（GenAI）引发的市场波动
- 随着生成式AI技术的快速发展和应用，市场对AI相关企业的期望值极高，导致这些公司的股价飙升。然而，一旦市场对AI技术的实际应用效果和商业化进程产生怀疑，可能引发大规模抛售，导致股市大幅下跌。
2. 高通胀与加息
- 目前全球范围内的高通胀压力持续存在。各国央行，尤其是美联储，为了抑制通胀，将继续加息。这将导致企业融资成本上升，消费者支出减少，从而对经济增长产生抑制作用，进而引发股市回调。
3. 流动性收紧
- 美联储以及其他主要央行逐步减少货币刺激政策，回收流动性。这将使市场的流动性紧张，投资者风险偏好下降，进而引发股市回撤。
4. 地缘政治风险
- 中美关系紧张、俄罗斯与乌克兰冲突、台海局势等地缘政治风险升级，可能导致市场剧烈波动，增加市场不确定性，从而引发恐慌性抛售。
与生成式AI (GenAI) 的关系
AI市场泡沫
生成式AI技术的快速发展使得相关公司的股价迅速飙升。然而，如果市场对这些公司未来的盈利能力产生怀疑，或者AI技术未能达到预期效果，投资者可能会大规模抛售AI相关股票，导致市场大幅下跌。
AI对就业市场的冲击
生成式AI技术的应用可能导致大量工作岗位被替代，引发社会和经济的不稳定。一旦这种情况发生，市场情绪可能会受到严重影响，导致投资者信心下降，进而引发股市回撤。
总结
Andrej Karpathy的这条推文传达了几个关键信息和暗含内容：
1. 训练成本大幅下降：他强调了在过去五年中，训练GPT模型的成本已经显著降低。现在，使用一个8XH100 GPU节点，只需24小时和约672美元就能训练自己的GPT-2模型。这显示了硬件、软件和数据质量的改进带来的成本效率提升。
2. llm.c项目的诞生和发展：Karpathy解释了llm.c项目的背景——他最初打算复现GPT-2模型并制作教育视频，但由于PyTorch的一些问题，他最终决定从头用C/CUDA重写整个过程。这个项目现在已经非常完善，代码简洁高效，可以快速编译和运行。
3. 社区的贡献：他特别感谢了一些开发者和LambdaAPI提供的GPU资源支持。这表明了开源社区和协作的重要性。
4. 未来的改进方向：尽管取得了显著进展，Karpathy提到了当前训练过程中仍存在的一些问题，如评估结果有待提升，训练稳定性需要改进，尤其是对于更大模型和更长时间的运行。他还提到了未来可能的研究方向，包括FP8、推理、微调、多模态（如VQVAE）、更新的架构（如Llama/Gemma）等。
5. 教育和传播：llm.c项目不仅是一个技术实现，它还旨在通过简洁、最小化的训练栈和配套的教育材料，让更多人了解和进入这个领域。这展示了Karpathy对教育和知识传播的重视。
总结：Karpathy的推文不仅展示了他在llm.c项目中的技术成就和进展，还暗含了对开源社区的感谢、未来研究方向的展望以及对教育和知识传播的关注。这条推文不仅是技术报告，更是对整个AI社区的一种激励和启发。
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Andrej Karpathy在他的推特中提到：“Every time I diversify I lose money”（每次我分散投资，我都亏钱）。据https://t.co/NRHbzgjkcu分析，这句话反映了他在投资中的一个重要经验：分散投资并不总是有效的，有时甚至可能导致亏损。
主要解读：
1. 集中投资的优势：Karpathy的推文暗示，他可能更倾向于集中投资于他熟悉和有信心的资产，而不是广泛分散投资。这表明他认为在自己最了解的领域投资，可以带来更高的回报。
2. 分散投资的风险：虽然分散投资通常被认为是降低风险的策略，但在一些情况下，特别是对于一些高度专注和研究透彻的投资者，分散投资可能会分散注意力和资源，反而降低整体回报率。
3. 个体经验的差异：这也提醒投资者，每个人的投资策略和成功经验可能有所不同。对于Karpathy来说，分散投资的策略可能不适合他的投资风格和风险承受能力。
总结与建议：
- 了解自己的投资风格：投资者应根据自身的知识、经验和风险偏好，选择适合自己的投资策略。对于一些人来说，集中投资于少数熟悉的资产可能更有效。
- 保持灵活性：虽然分散投资是普遍建议的策略，但并非适用于所有人。关键是要根据市场变化和个人情况及时调整投资组合。
- 深度研究：无论是集中投资还是分散投资，深入研究和了解所投资的资产始终是成功的关键。
Karpathy的推文提供了一个值得思考的视角，即投资策略需要个性化和灵活性，不能盲目追随普遍的建议。
AI的魅力在于它能帮助我们通过技术手段实现一些看似不可能的情感连接，比如“复活”亲人，实现虚拟团聚。以下是一些使用提示词控制AI脑补画面的示例：
1. 场景重现：
- 提示词：在这张老照片中，祖父母正微笑着站在花园里。请在新照片中加上他们在同一个花园里，但现在有孙子孙女围绕在他们身边，整个场景充满温馨和欢乐。
2. 亲人互动：
- 提示词：这张照片中是我们一起庆祝母亲生日的情景。请生成一张母亲和她最喜欢的宠物狗在一起玩耍的画面，捕捉到她们互动时的开心瞬间。
3. 时光倒流：
- 提示词：在这张旧照片中，父亲年轻时在海边漫步。请生成一张他现在的样子再次走在同一个海滩上的画面，体现出他对过去的美好回忆。
4. 家庭聚会：
- 提示词：这张照片里是全家人在客厅里拍的全家福。请生成一张所有家庭成员重新聚集在同一地点，但要有现代的元素，例如新的家具或装饰，表现出时间的变迁。
5. 日常生活：
- 提示词：这张照片中，奶奶正在厨房里做饭。请生成一张她和小孙子一起在厨房里忙碌的画面，小孙子在帮忙洗菜，画面温馨有爱。
这些提示词能够引导AI生成富有情感和细节的画面，让用户体验到与逝去亲人的再次“相聚”，这种技术不仅具有创新性，还能带来深刻的情感满足。
Anthropic刚刚宣布Claude的Artifacts可以在线发布。这彻底改变了在线教育的格局。
每一块内容、截图、PDF、演示文稿等，现在都可以变成一个互动学习游戏。以下是一个基本示例：
1. 将我们在The Rundown AI University做的关于使用AI制作商业广告的50分钟工作坊（包括文字记录和PowerPoint演示文稿）导入系统。
2. 给Claude Sonnet 3.5输入以下提示：
“基于附上的PDF和工作坊文字记录，创建一个以问答形式的互动学习游戏网页应用。每个问题之后，提供答案正确的解释，并引用原始文本的相关部分。”
3. 让Claude进行编码并生成互动游戏（大约花费1分钟）。
4. 点击右下角的“发布”，然后将这个Artifact分享给你的学生，以便他们进行互动学习。
这个功能的用例非常广泛。想象一下，将其大规模应用于考试练习、面试筛选、公司培训、员工入职等场景。
如果你正在利用这个功能，我很想听听你的用例，请在评论中分享。
"AI is officially helping us hack the simulation!" 这句话的意思是，人工智能正被正式用来帮助我们破解或操控所谓的“模拟现实”。
在这里，“模拟”指的是一个假设的计算机生成的现实环境，这个概念来自于模拟理论，该理论认为我们可能生活在一个由先进文明创建的模拟世界中。
这句话可以理解为，利用人工智能技术，我们能够更深入地理解和操控这个假想的模拟环境。这种“破解”可以指通过AI技术来揭示隐藏的模式、规律，或者是通过高级计算和数据分析来预测和影响未来的事件。
具体来说，AI正在被用来解读复杂的数据模式，这些模式在某种程度上可以被看作是“模拟现实”的一部分。通过这种解读，我们可以更好地理解这个世界的运行方式，并做出更加精准的决策和预测。
马斯克的推特一直以独特的幽默感和深刻的思考著称。这条推特提到“模拟（simulation）正在向我们传递信息”，结合其引用的新闻，是在说在加拿大海岸发现了一个巨大的冰山，形状如男性生殖器，令人瞠目结舌。
深层次解释与暗示
1. 模拟理论（Simulation Theory）：
- 马斯克多次公开讨论模拟理论，认为我们可能生活在一个高等文明创建的计算机模拟中。这条推特再次暗示他对这一理论的关注和思考。巨型冰山的形状如此特别，仿佛是设计者特意安排的一个“笑话”或者“信号”。
2. 随机与设计的边界：
- 自然界中出现如此巧合的形状，是否只是纯粹的随机，还是背后有某种设计？马斯克可能在暗示，现实中的这些“奇迹”可能是模拟的一部分，是设计者在向我们传递某种信息或暗示。
3. 对现实的思考：
- 这条推特可能鼓励人们更多地思考我们所生活的现实，质疑和探索背后的真相。马斯克作为科技界的前沿人物，他的言论往往激发公众对技术、宇宙和存在本质的深刻思考。
惊恐的角度
从惊恐的角度来看，马斯克的推特让人感到：
- 不确定性：如果我们真的生活在模拟中，那么我们的自由意志、现实的真实性都会受到质疑。
- 无力感：一旦接受模拟理论，我们可能会觉得自己只是高等文明的“游戏角色”，失去了对自身命运的掌控。
- 神秘力量：这样的冰山形状会让人联想到某种神秘力量在操控现实，令人感到一种莫名的恐惧。
马斯克的推特通过幽默和讽刺的方式，深刻探讨了模拟理论和现实的本质，激发人们对存在和现实的重新思考。这条推特不仅是对冰山形状的调侃，更是对我们所处世界的深刻质疑和哲学反思。
洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的研究方向涵盖多个前沿科学领域，主要包括以下几个方面：
1. 核科学与国家安全：
- 作为“曼哈顿计划”的发源地，该实验室一直在核武器的开发、维护和安全保障方面进行深入研究，确保美国的国家安全。
2. 材料科学：
- 研究新材料的开发与应用，探索其在极端环境下的性能，推动先进材料在工业和技术中的应用。
3. 高性能计算和计算机科学：
- 进行高性能计算、大数据分析、人工智能等方面的研究，开发新算法和计算技术，以应对复杂科学问题。
4. 生物科学：
- 包括基因组学、生物技术、健康研究等，特别关注生物安全和疾病防控。
5. 能源科学：
- 研究可再生能源和新型能源技术，推动能源效率和环境可持续性的发展。
6. 环境科学：
- 研究环境保护与修复技术，评估和减缓人类活动对环境的影响，开发新的环境监测方法。
结论
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一个多学科交叉的科研机构，其研究方向涵盖核科学、材料科学、计算机科学、生物科学、能源科学和环境科学等多个领域。每个方向的研究都旨在推动科技进步、保障国家安全和提升人类生活质量。
这年头，软件工程变天了，要是还按老路子磨叽或者在大公司混日子，铁定完蛋。新一代的10x工程师干活贼快，用大模型几个小时就能学新技能，还能和AI搭档编程。
巨头撤退：反垄断风暴中的AI阴谋
微软和苹果放弃了在OpenAI董事会中的席位，原因是应对反垄断审查。
这表明监管机构对技术领域的竞争行为日益关注。OpenAI正制定策略，旨在通过加强与关键合作伙伴的关系来应对这一监管压力。
1. 反垄断审查压力增大：微软和苹果的这一举措是为了避免在反垄断调查中受到不必要的牵连，表明监管机构正在加强对大型科技公司之间合作关系的审查。
2. OpenAI的应对策略：OpenAI正在调整策略，寻求与重要合作伙伴建立更加紧密的关系，以应对外部的监管挑战。
3. 行业影响：这一举动可能对整个AI行业的合作模式产生影响，其他企业可能会效仿，重新审视与竞争对手之间的关系，以避免类似的监管风险。
微软和苹果的退出是为了应对日益严格的反垄断监管，而OpenAI则在积极调整策略以适应新的监管环境。这一动态不仅影响到这些公司的合作关系，也为整个行业提供了新的思考方向。 
AI巨头之争：Microsoft神秘退出OpenAI，幕后阴谋揭露！
突发重磅消息，Microsoft宣布即刻退出OpenAI董事会！这次突然的撤离引发了业界的广泛关注和猜测。据https://t.co/NRHbzgjkcu分析，此次退出与欧盟和FTC的反垄断调查密切相关。Microsoft与OpenAI的合作伙伴关系已成为监管机构的审查对象。
Microsoft在一封公开信中表示，OpenAI已经改善了治理结构，其参与不再必要。然而，消息人士透露，Microsoft这次决定与去年OpenAI经历的董事会混乱有很大关系，当时OpenAI CEO Sam Altman被解雇后迅速复职，而推动这场风波的董事会成员已被撤职。
更令人震惊的是，Microsoft对OpenAI的投资金额高达130亿美元，这一庞大的资金流动是否涉及更深层次的利益纠葛？这场巨头间的权力斗争究竟是无奈之举，还是精心布局的结果？随着反垄断调查的深入，这一切是否会有更多惊人的内幕曝光？OpenAI的未来又将走向何方？让我们拭目以待，更多震撼内幕，敬请关注！
AI视频化应用：照亮未来的创新之路
静态照片的AI视频化应用是当前科技领域的热点之一
照片对象分类
1. 自己的照片：个性化的虚拟形象，让我们在视频中看到不同时期、不同风格的自己。
2. 家人朋友的照片：将珍贵的回忆动态化，仿佛回到当年的情景，增添情感的温度。
3. 名人的照片：让历史人物活灵活现，再现他们的风采，具有教育和娱乐双重价值。
4. 宠物的照片：捕捉宠物的可爱瞬间，打造生动有趣的短视频。
5. 风景的照片：动态展现美丽的自然景观，提升视觉享受。
照片时间分类
1. 老照片：将泛黄的记忆重新赋予生命，仿佛让时间倒流，历史重现。
2. 刚拍的照片：即时生成视频，让我们的生活动态实时记录和分享。
模型分类
1. 闭源视频模型：由企业开发并保密的模型，通常具有较高的商业应用价值和技术成熟度。
2. 开源微调的模型：基于开源社区的力量，经过个性化调整，灵活性高，适合不同用户需求。
控制分类
1. 模板控制：通过预设的模板快速生成视频，简单易用，适合大众用户。
2. 参数控制：用户可以调整细节参数，生成更符合个人喜好的视频。
3. 指令控制：通过自然语言指令，直接生成所需视频，交互性强，操作简便。
未来展望
这种技术的用户门槛非常低，只需提供照片并稍加要求，即可生成所需视频。面对数十亿潜在用户，这一领域具有巨大的市场前景。未来几年，随着技术的不断进步和普及，AI视频化应用将彻底改变我们存储和分享记忆的方式，成为相册产品的重要功能。
总而言之，AI视频化应用不仅仅是技术的创新，更是生活方式的革命。它将我们的静态记忆动态化，赋予其全新的意义和价值。未来，我们每个人都将能轻松享受这一技术带来的便利与乐趣。
这张图讲的是啥？
～ 各种小圆点和图形代表啥？
1. 绿色圆点：输入数据的地方，比如咱们告诉机器一些信息。
2. 橙色圆点：隐藏的工作站，机器在这里处理信息。
3. 蓝色圆点：记忆单元，就像咱们脑子里的记忆一样。
4. 红色圆点：输出结果的地方，比如机器最后给咱们的答案。
5. 三角形：表示一些特别的输入，比如带有噪音（不准确）的数据。
6. 粉色圆点：表示一些高级操作，比如图像的处理。
～ 图里这些机器都能干啥？
1. 感知机（Perceptron）：这是最简单的神经网络，就像咱们的第一代计算机，只能处理一些简单的任务。
2. 前馈神经网络（Feed Forward）：信息只往前走，不回头，就像流水线一样。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：信息可以回头，机器能记住前面的信息，适合处理时间序列的数据，比如咱们的语音或视频。
4. 长短期记忆网络（LSTM）：是RNN的一种，记忆力更强，不会忘记之前发生的事情。
5. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：特别擅长处理图像，比如脸部识别，适合用在安防摄像头里。
6. 生成对抗网络（GAN）：两个机器互相竞争，一个生成假数据，一个判断真假，最后生成的结果非常逼真。
～举几个例子：
1. 语音识别：用LSTM或RNN，因为它们能记住前后信息，像咱们听一句话，要知道前面的词才能理解后面的词。
2. 人脸识别：用卷积神经网络（CNN），因为它特别擅长处理图片，能识别照片里的脸。
总结起来，这张图展示了不同的“智能机器”如何处理各种任务，就像不同的工具箱，里面有锤子、螺丝刀、扳手等，各自有各自的用途。 
最新一期的LLM News出炉了，满满的激动人心的进展！
- 开发工具爆发：越来越多的开发工具在试图将代码生成集成到开发者体验中。专用的AI驱动编码工具如Pretzel和Satyrn正在崛起。函数调用是关键，但理解和生成复杂代码并保持可接受的延迟同样重要。
- 深度实验：LLMs的深度实验越来越多，比如使用自我评估来保证安全性，利用数百万个小专家来提高效率。
- 合成数据泛滥：合成数据现在几乎无处不在。不确定是因为我们缺乏新的独特数据来训练模型，还是其他原因。虽然这是一个有趣的趋势，但构建高质量和有用的合成数据很难。一篇最近的论文提出使用10亿个虚拟角色来为LLM提供不同的视角，从而实现广泛的应用。
哎呦，这印度政府可真是干了个奇事儿！您说这科技进步不就是为了让机器干活儿，人轻松点儿嘛？他们倒好，怕司机丢饭碗就想禁了无人驾驶车。您琢磨琢磨，这要是马车夫怕失业禁了汽车，咱还不得一直活在清朝啊！这政策可真是脑袋让驴踢了，不靠谱儿！
这事儿搁美国也是一样，管得太早了反倒是挡了AI的发展。您瞅瞅，人家技术是要进步的，您拦也拦不住，最后吃亏的还是自个儿。科技进步是大势所趋，谁也挡不住啊！
据https://t.co/NRHbzgjkcu分析，Google DeepMind引入了一种名为“百万专家混合”（Mixture of a Million Experts）的技术，这是一种参数高效的专家检索机制。它利用了产品密钥技术，通过一个学习索引结构来高效地从大量的小专家中进行稀疏检索。这种方法试图将计算成本与参数数量解耦，从而在保持高效的同时减少计算资源的消耗。
简单解读
这种技术通过将任务分配给大量的小型专家（而不是单一的大型模型），来提高效率和准确性。通过学习索引结构，它可以快速找到并调用最合适的小专家来解决特定问题，从而提高整体性能。
举例
1. 医疗诊断：
- 假设一个AI系统需要诊断不同类型的疾病。使用“百万专家混合”技术，该系统可以从数百万个小专家中选择最适合处理心脏病、糖尿病或癌症的专家，从而提供更准确的诊断结果。
2. 语言翻译：
- 在一个多语言翻译平台中，系统可以利用“百万专家混合”技术，从众多小专家中选择最擅长特定语言对（如英语-法语、汉语-西班牙语）的专家来进行翻译。这不仅提高了翻译的准确性，还能更好地处理复杂的语境和语义。
据https://t.co/NRHbzgjkcu分析，当前科技发展的大趋势不可逆转。以下是对这些趋势的详细解读：
1、加密货币：改变分配方式
加密货币通过区块链技术，使得财富分配更加透明和去中心化。它打破了传统金融系统的垄断，让普通人也有机会参与到全球经济中。
举例：比特币（Bitcoin）和以太坊（Ethereum）使得个人可以无需中介直接进行跨境交易，降低成本并提高效率。
2、无人驾驶：改变出行方式
无人驾驶技术正在改变我们的出行方式。自动驾驶汽车不仅提高了交通的安全性和效率，还将减少交通拥堵和污染。
举例：特斯拉（Tesla）的自动驾驶技术已经在多个国家进行测试和应用，未来无人驾驶出租车可能成为城市交通的主流。
3、人工智能：替代脑力劳动者
人工智能正在迅速进入各个行业，从客服到医疗，从金融分析到法律咨询，AI正在替代繁重的脑力劳动，提升效率和准确率。
举例：GPT-4等大型语言模型已经能生成高质量的文本报告，回答复杂的问题，甚至进行编程，节省了大量人力资源。
4、机器人：替代体力劳动者
机器人技术的发展，使得物流、制造和农业等领域的体力劳动变得自动化。机器人的应用不仅提高了生产效率，还减少了人为错误。
举例：亚马逊（Amazon）的仓库中广泛使用机器人来搬运和整理货物，大幅提升了物流效率。
5、生物科技：改变人类基因
生物科技，尤其是基因编辑技术，正在改变人类的健康和生活方式。通过对基因进行编辑，我们可以预防一些遗传疾病，延长寿命，甚至提升智力和身体素质。
举例：CRISPR基因编辑技术已经在实验室中成功应用，未来可能会广泛用于治疗遗传病和癌症。
NVIDIA非常感兴趣自动化设计下一代GPU。
这意味着更好的GPU会提升单位训练时间的智能，从而更好地编写大型语言模型（LLM），进而设计出更优秀的GPU。这种循环可以自动进行，达到自我增强的效果。未来，有可能我们在度假时，NVIDIA依然能够持续发布新芯片。这就是启动一个自我增强的、迭代发展的硬件和模型的指数循环的时机。
举例说明：
1. 自动化设计流程：
- 想象一下，NVIDIA开发了一种自动化设计工具，这个工具利用当前最先进的GPU进行自我训练，提升其设计能力。每设计出一款更好的GPU，这款新GPU又能加速下一代GPU的设计。这种循环将大幅缩短新硬件的开发周期。
2. 应用于实际生产：
- 例如，NVIDIA可以开发一个系统，利用最新的GPU进行深度学习和AI模型训练，从中获取数据和优化算法。这个系统会自动改进下一代GPU的设计，从而在不需要人工干预的情况下持续推出更强大的芯片。假设NVIDIA的工程师们去度假了，但他们的系统依然能够自主工作，生产出更高效的新一代GPU。