ChatGPT o1-preview:实时追踪AI技术发展的方案

不翻牆是否可見上述內容?
  • 可見
  • 不可
0 voters

Last edited by @suen 2024-09-17T05:09:09Z

實時追蹤AI技術進展

September 17, 2024

This conversation may reflect the link creator’s personalized data, which isn’t shared and can meaningfully change how the model responds.

You said:

設計一個方案,能夠實時追蹤這一輪AI的進展。核心集中到技術發展上,要列出真正的第一手原始資料作為學習材料。亦即,很多平台很多信息都是根據這些原始報告原始推文而來的二手信息,如何直追本源。要全面分析信息源,給出具體、最有效的追蹤方式,如果可以生成報告,當然最好,但一定要詳盡列舉出處。

ChatGPT

Thought for 23 seconds

Summary

Tracking AI advancements

I’m working out a plan to monitor AI progress by focusing on technological developments, listing genuine original materials, and providing comprehensive analysis and tracking methods for real-time updates.

Tracking AI progress

I’m focusing on how to monitor AI advancements, emphasizing technical developments. Offering extensive analysis and pinpointing top tracking strategies, I’ll also provide a detailed report with first-hand sources.

追踪 AI 发展

我正在制定追踪 AI 技术进展的计划,关注包含前沿研究和开发的首要资源。通过学术出版物、官方公告、GitHub 存储库、官方博客和研究人员的个人网页或社交媒体,确保信息的全面性和更新性。

Mapping the ecosystem

I’m outlining methods for real-time tracking of AI advancements. This includes setting up RSS feeds for journals, following key researchers on social media, and subscribing to relevant newsletters.

設計方案

為了實時追蹤當前AI技術的最新進展,我列出了主要信息源、最有效的追蹤方式和具體信息源列表,並建議定期整理和共享報告。

You said:

設計一個方案,能夠實時追蹤這一輪AI的進展。核心集中到技術發展上,要列出真正的第一手原始資料作為學習材料。亦即,很多平台很多信息都是根據這些原始報告原始推文而來的二手信息,如何直追本源。要全面分析信息源,給出具體、最有效的追蹤方式,如果可以生成報告,當然最好,但一定要詳盡列舉出處。

ChatGPT

Thought for 10 seconds

Summary

Piecing together details

The user’s request involves creating a plan to track AI progress, especially technological advancements, with an emphasis on original, first-hand sources for comprehensive analysis and specific tracking methods.

Tracking developments

I’m creating a plan to monitor real-time AI developments, strictly using original sources and detailed citations. Ensuring privacy and OpenAI’s guidelines is crucial.

Recalling limitations

I’m gathering info on the assistant’s knowledge cutoff in 2023-10, ensuring the response is accurate and helpful.

Tracking AI advancements

I’m tasked with tracking AI developments, using original materials. This involves pinpointing effective sources and mapping out efficient tracking methods.

Identifying key sources

I’m focusing on official websites, blogs, preprint servers, academic journals, official announcements, social media accounts, AI conferences, workshops, and GitHub repositories for updates on AI developments.

Tracking and analyzing

I’m setting up RSS feeds and Google Alerts for specific AI topics, subscribing to newsletters, and following influencers. News aggregators and regular reviews will help compile findings, ensuring content precision.

实时追踪AI技术发展的方案

引言

在当前AI技术迅猛发展的时代,实时追踪最新的技术进展对于研究者、从业者和爱好者都至关重要。获取第一手原始资料不仅可以深入了解技术细节,还能避免信息的二次传递导致的失真。以下将提供一个全面的方案,帮助您直接获取AI技术发展的原始信息源,并给出最有效的追踪方式。

一、主要信息源分析

1. 学术论文和预印本平台

2. 顶级AI会议和期刊

3. AI研究机构和实验室官方博客

4. 著名AI研究者的社交媒体

  • Twitter
    • Yann LeCun(@ylecun):x.com
    • Geoffrey Hinton(@geoffreyhinton):x.com
    • Andrej Karpathy(@karpathy):x.com
    • Demis Hassabis(@demishassabis):x.com

5. 开源代码和项目平台

6. 行业新闻和通讯

二、最有效的追踪方式

1. 订阅RSS和邮件通知

  • RSS聚合器:使用Feedly等工具订阅arXiv、各大AI博客和新闻网站的RSS源,集中获取更新。
  • 邮件列表:订阅会议通知、期刊新刊和研究机构的邮件通讯。

2. 利用社交媒体

  • Twitter Lists:创建或订阅包含顶尖研究者和机构账号的列表,实时获取他们的动态。
  • LinkedIn:关注AI领域的专业人士和公司,获取行业新闻和职位动态。

3. 参与在线社区

4. 定期参加研讨会和网络研讨会

5. 使用学术追踪工具

三、报告生成和知识整理

1. 定期总结

  • 周报或月报:根据收集的信息,定期编写技术进展报告,巩固知识。
  • 博客或笔记:在个人博客或笔记软件(如Notion、Evernote)中整理和分享学习心得。

2. 信息可视化

  • 思维导图:使用MindNode、XMind等工具构建知识结构。
  • 数据可视化:利用Tableau、Power BI等工具分析和展示数据趋势。

四、注意事项

  • 信息验证:确保从官方和可信赖的渠道获取信息,避免谣言和不准确的报道。
  • 隐私和伦理:尊重他人隐私,不传播未经授权的内部资料。

五、结论

通过上述方案,您可以有效地实时追踪AI技术的发展,获取第一手原始资料。持续的学习和关注将帮助您保持在AI领域的前沿。


参考资料

  1. arXivhttps://arxiv.org/
  2. OpenReviewhttps://openreview.net/
  3. ACL Anthologyhttps://aclanthology.org/
  4. NeurIPS Conferencehttps://nips.cc/
  5. ICML Conferencehttps://icml.cc/
  6. ICLR Conferencehttps://iclr.cc/
  7. OpenAI Bloghttps://openai.com/blog/
  8. DeepMind BlogBlog - Google DeepMind
  9. Google AI Bloghttps://ai.googleblog.com/
  10. Facebook AI Research Bloghttps://ai.facebook.com/blog/
  11. Yann LeCun’s Twitterx.com
  12. Papers with Codehttps://paperswithcode.com/
  13. The Batch NewsletterThe Batch | DeepLearning.AI | AI News & Insights
  14. Reddit r/MachineLearningReddit - Dive into anything
  15. Semantic Scholarhttps://www.semanticscholar.org/
You said:

分類以上到最多三個工具或平台,讓更多人可以直接訂閱或關注,有什麼好的方案

ChatGPT

Thought for 15 seconds

Summary

Condensing the options

I’m breaking down the information into three manageable tools or platforms for easier access and follow-through.

Selecting tools

I’m focusing on pinpointing the top three tools or platforms that allow users to subscribe to or follow technical AI developments in real-time, ensuring they meet criteria of being effective and insightful.

Highlighting key resources

I’m identifying top tools or platforms that facilitate wider access to AI technical developments, including various online sources and social media channels.

Curating platforms

Selecting three platforms for subscribing to AI technical developments: arXiv, Papers with Code, and Twitter. This combination ensures a comprehensive approach to staying informed.

Highlighting AI resources

I’m mapping out three key platforms for staying updated on AI developments: Papers with Code, RSS Feed Aggregator like Feedly, and The Batch newsletter.

Curating AI insights

I’m piecing together insights on three advanced tools or platforms for efficiently staying informed about AI developments. Each provides unique features, ensuring diverse and comprehensive coverage of the field.

为了让更多人能够直接订阅或关注AI技术发展的第一手资料,以下将上述内容归纳为三个最有效的工具或平台:


1. Papers with Code

  • 网址https://paperswithcode.com/
  • 特点
    • 汇集最新的AI论文和对应的代码实现。
    • 按领域分类,方便查找特定主题的研究进展。
    • 提供论文排行榜和趋势分析,突出最具影响力的工作。
  • 订阅方式
    • 在网站上关注感兴趣的领域或主题。
    • 订阅RSS源或邮件通知,获取最新论文更新。

2. Twitter

  • 网址https://twitter.com/
  • 特点
    • AI顶尖研究者、机构和实验室的实时动态发布平台。
    • 可以直接关注个人和机构账号,获取第一手资讯。
    • 支持创建和订阅列表,整合多个账号的更新。
  • 推荐关注
    • 研究者
      • Yann LeCun(@ylecun):x.com
      • Geoffrey Hinton(@geoffreyhinton):x.com
      • Andrej Karpathy(@karpathy):x.com
    • 机构
      • OpenAI(@OpenAI):x.com
      • DeepMind(@DeepMind):x.com
  • 使用建议
    • 创建主题列表,如“AI研究者”、“AI实验室”等,集中查看相关动态。
    • 开启通知,及时获取重要更新。

3. AI通讯和新闻订阅

The Batch by deeplearning.ai

  • 订阅链接The Batch | DeepLearning.AI | AI News & Insights
  • 特点
    • 由吴恩达团队推出的每周AI通讯。
    • 汇总最新的AI研究进展、行业动态和重要事件。
    • 内容精炼,适合快速了解一周内的主要成果。

MIT Technology Review – AI版块

  • 网址Artificial intelligence | MIT Technology Review
  • 特点
    • 提供深入的AI技术报道和分析。
    • 涵盖前沿研究、应用案例和行业趋势。
  • 订阅方式
    • 在网站上注册账号,订阅AI相关的新闻通讯。
    • 关注其社交媒体账号,获取实时更新。

方案优势

  • 直接高效:以上工具和平台都提供直接的订阅或关注方式,获取第一手资料,无需经过二手传播。
  • 覆盖全面:从论文、代码到研究者观点和行业新闻,全面掌握AI技术发展的各个方面。
  • 易于使用:无需复杂的设置,大多数平台都支持邮件订阅或一键关注。

通过以上三个工具或平台,您可以方便地实时追踪AI技术的最新进展,获取高质量的学习材料。这些方案对于希望深入了解AI领域的人来说,是最直接、最有效的途径。

You said:

最關鍵的原始資料出處,五個以內,應該是什麼

ChatGPT

Thought for 23 seconds

Summary

Tracking AI progress

Compiling a comprehensive plan to monitor current AI advancements by gathering authentic primary sources, analyzing information, and generating detailed reports with citations.

Mapping out options

OK, let’s think about three effective tools or platforms for folks to directly subscribe or follow AI tech updates. The first two options likely include Papers with Code and Twitter.

Identifying critical sources

Identifying critical sources

I’m listing the top five original data sources necessary for tracking AI technological developments, emphasizing their significance and relevance in the field.

Identifying key sources

I’m mapping out top original data sources in AI research, including arXiv.org, OpenAI and DeepMind blogs, major conference proceedings, GitHub repositories, and OpenReview.net.

Gathering top data sources

I’m thinking about the key sources: official conference proceedings like NeurIPS and ICML, leading AI research institution blogs, and repositories on GitHub. These provide access to peer-reviewed papers, technical developments, and open-source code.

Evaluating key sources

I identified arXiv.org, official conference proceedings, and Google AI Blog as crucial for the latest AI innovations. Their broad accessibility and influence underscore their importance in AI research.

Spotlighting OpenReview.net

OpenReview.net is crucial for accessing conference papers, peer reviews, and author responses, enriching research understanding.

Identifying key sources

I’m noting the primary data sources for AI research advancements: GitHub repositories for code, arXiv.org for preprints, major AI conferences for peer-reviewed papers, AI journal websites for extended studies, and news websites for industry updates.

为直接获取AI技术发展的最关键原始资料,以下五个信息源是首选:


1. arXiv.org

  • 网址https://arxiv.org/
  • 描述
    • arXiv是研究人员发布预印本论文的主要平台,涵盖人工智能、机器学习等领域。
    • 新的研究成果通常会首先在arXiv上发布,未经过正式的同行评审。
  • 重要性
    • 第一手资料:直接获取研究人员最新的论文和发现。
    • 及时性:每日更新,大量最新论文可供查阅。

2. 主要AI会议的官方论文集

  • 示例
  • 描述
    • 这些顶级会议是AI领域最新、最重要研究成果的发布平台。
    • 论文经过严格的同行评审,质量高、影响力大。
  • 重要性
    • 权威性:获取经过评审的高质量研究成果。
    • 原始出处:直接阅读作者提交的正式论文。

3. OpenReview.net

  • 网址https://openreview.net/
  • 描述
    • 用于ICLR等会议的论文提交和公开评审平台。
    • 提供论文全文、评审意见、作者回复等信息。
  • 重要性
    • 透明度:了解论文的评审过程和讨论。
    • 深度理解:通过评审意见获取对论文的不同视角。

4. 顶尖AI研究机构的官方博客

  • 示例
  • 描述
    • 发布机构最新的研究成果、技术报告和项目进展。
    • 通常包含详细的技术解释、实验结果和应用场景。
  • 重要性
    • 直接来源:从研究团队获取第一手信息。
    • 附加内容:包含论文之外的洞察、背景和未来方向。

5. GitHub上的研究项目代码库

  • 网址https://github.com/
  • 描述
    • 研究人员和机构会在GitHub上发布他们的论文代码实现。
    • 代码库通常包含README、示例和使用说明。
  • 重要性
    • 实践验证:通过运行代码复现论文结果,深入理解算法细节。
    • 持续更新:代码库可能会随着研究进展而更新,提供最新版本。

以上五个信息源是获取AI技术最新进展的最关键原始资料出处,它们直接提供来自研究者的第一手信息、论文和代码,实现对AI技术发展的实时、深入追踪。


使用建议

  • 定期浏览:养成每日或每周查看这些平台的习惯,保持信息更新。
  • 订阅更新:利用RSS、邮件通知等方式,及时获取最新内容。
  • 主动参与:在OpenReview等平台参与讨论,提升对研究的理解。

通过专注于这些原始信息源,您将能够直接获取AI领域的最新技术发展,深入学习第一手资料,保持在行业前沿。

You said:

最關鍵的信息源列表內,從中國大陸不能直接訪問的有哪些?在你列舉的領域全部關鍵信息出處中,有多少是中國大陸不能直接訪問的?畫出比例圖表

ChatGPT

Thought for 12 seconds

Summary

Navigating sources

OK, let’s break this down: the user wants a reliable way to access the latest AI developments in China. They’re looking for original reports and tweets, not secondary info. The assistant lists several sources for a detailed overview.

Pulling together insights

The user is focusing on key information sources that are inaccessible in mainland China. The assistant should identify and draw a proportion chart of these sources.

Clarifying access

The assistant details that it cannot provide information to facilitate violent or non-violent wrongdoing. However, the user is asking about sources not accessible from mainland China, which is permissible.

Analyzing key sources

I’m considering the key sources that can’t be accessed from mainland China, then tallying them with those that are accessible to create a proportion chart.

Examining original sources

I’m identifying the five critical original sources for AI research and assessing their availability in mainland China, which is restricted due to internet censorship.

Evaluating access

I’m mapping out the accessibility of various academic and research sources in China, categorizing them as accessible or not based on whether they are likely to be blocked.

Assessing accessibility

I’m identifying nine key sources of information, assessing their accessibility. Out of these, seven websites are accessible and two are not, forming a 7:2 proportion.

在列举的最关键的信息源中,以下是从中国大陆无法直接访问的网站,以及可直接访问的网站列表。然后,我将给出可访问和不可访问信息源的比例图表。


一、信息源访问性分析

1. 可直接访问的信息源

  1. arXiv.org
  1. 主要AI会议的官方论文集
  1. OpenReview.net
  1. DeepMind博客
  1. GitHub
  • 网址https://github.com/
  • 访问情况:大部分时间可直接访问,但可能会有速度较慢的情况。

2. 无法直接访问的信息源

  1. OpenAI博客
  1. Google AI博客

二、比例图表

1. 信息源数量统计

  • 总关键信息源数量:7个
  • 可直接访问的信息源:5个
  • 无法直接访问的信息源:2个

2. 比例计算

  • 可直接访问:57≈71%75​≈71%
  • 无法直接访问:27≈29%72​≈29%

3. 比例图表

注:由于文本界面无法显示图像,上述为示意描述。


三、总结

  • 可直接访问的信息源占多数(约71%):包括arXiv、主要AI会议论文集、OpenReview、DeepMind博客和GitHub。这些网站提供了大量的原始资料,可用于实时追踪AI技术进展。
  • 无法直接访问的信息源(约29%):OpenAI博客和Google AI博客。这些网站在中国大陆受到限制,可能需要借助科学上网等方式访问。

四、应对策略

  • 针对无法直接访问的信息源
    • 镜像网站:查找是否有国内的镜像站点或转载内容的合法平台。
    • 官方微信公众号或社交媒体:部分机构可能在国内的社交平台上有官方账号,发布内容。
    • 邮件订阅:尝试订阅机构的邮件通讯,有时邮件可以正常接收。
  • 保持合规
    • 遵守当地法律法规:在获取信息时,应遵守中国大陆的互联网管理规定。
    • 避免使用违规手段:不建议采用非法的方式访问受限网站。

注意:以上访问情况基于截至2023年9月的公开信息,实际访问情况可能会因政策或网络环境的变化而有所不同。建议在实际操作中进行验证。

You said:

加入Twitter等實時信息源,基於所有關鍵信息源的質量,更新頻次,影響力,將全部信息源可以無障礙訪問利用設定為100,參考中國大陸防火牆運行情況,設計公式,量化中國大陸面對這些信息源時的訪問利用分數。

ChatGPT

Thought for 21 seconds

Summary

Mapping access

OK, let me see. The task involves evaluating real-time information sources, considering their quality, frequency, influence, and challenges from the Great Firewall in mainland China.

Quantifying accessible sources

I’m thinking through a formula to quantify the access and utilization score of informational sources for users in mainland China, considering factors like Twitter, the Great Firewall, and the sources’ quality, update frequency, and influence.

Mapping sources

I’m compiling a list of key information sources, ranking them by quality, update frequency, and influence, and then creating a formula to gauge overall access and utilization.

Evaluating accessibility

I’m working through the impact of the Great Firewall (GFW) on access to critical AI information sources in mainland China. This leads me to a recalculated access and utilization score.

Identifying key sources

I’m gathering critical sources for AI research, including preprint servers, conference proceedings, GitHub repositories, and blogs from top research institutes and AI experts.

Assessing source significance

I’m mapping out the process of evaluating sources like Papers with Code, AI Newsletters, and Reddit AI Communities, considering their quality, frequency, and influence. Progressing through, I’ll assign weights for a comprehensive evaluation.

Allocating attention

Taking a closer look at various sources, I’m spreading out a 100-point weight across arXiv, conferences, OpenReview, GitHub, AI research blogs, Twitter, and Papers with Code.

Adjusting the weights

I’m mapping out an accessibility factor (A_i) for each source, assigning 1 for accessible and 0 for blocked sources, to fine-tune the overall score.

Calculating and evaluating

I’m figuring out the total accessible score by multiplying each source’s weight by its accessibility factor in China, then summing these products. This helps gauge the overall accessible content.

Assessing AI sources

OK, let’s think it through: users in mainland China can access 75% of key AI sources without issues, taking into account the Great Firewall’s influence.

引言

为了量化中国大陆用户在面对关键AI信息源时的访问和利用分数,我们将:

  1. 包含实时信息源:如Twitter等。
  2. 基于信息源的质量、更新频次和影响力,对所有关键信息源赋予权重,总分设定为100。
  3. 考虑中国大陆的防火长城(GFW)运行情况,设计公式,计算中国大陆用户的访问利用分数。

一、关键信息源列表及权重设定

首先,列出所有关键信息源,并根据其质量、更新频次和影响力赋予权重。总权重为100。

1. arXiv.org

  • 网址https://arxiv.org/
  • 描述:最大的免费学术论文预印本平台,更新频繁,影响力巨大。
  • 权重20

2. 主要AI会议论文集

3. OpenReview.net

4. GitHub

  • 网址https://github.com/
  • 描述:开源代码和项目平台,汇集大量AI项目代码。
  • 权重15

5. 主要AI研究机构官方博客

6. Twitter

  • 网址https://twitter.com/
  • 描述:AI顶尖研究者和机构发布实时动态的平台。
  • 权重10

7. Papers with Code

总权重:20 + 20 + 10 + 15 + 10 + 5 + 5 + 10 + 5 = 100


二、信息源在中国大陆的可访问性

根据中国大陆的网络环境,以下是各信息源的可访问性(A_i):

信息源 权重 可访问性 (A_i) 说明
arXiv.org 20 1 可直接访问
主要AI会议论文集 20 1 可直接访问
OpenReview.net 10 1 可直接访问
GitHub 15 1 可直接访问,速度可能较慢
OpenAI博客 10 0 无法直接访问
DeepMind博客 5 1 可直接访问
Google AI博客 5 0 无法直接访问
Twitter 10 0 无法直接访问
Papers with Code 5 1 可直接访问

三、设计量化公式

1. 定义变量

  • N:信息源数量(N=9)
  • Weight_i:第i个信息源的权重
  • A_i:第i个信息源的可访问性(1表示可访问,0表示不可访问)

2. 计算总访问利用分数

总分=∑i=1N(Weighti×Ai)总分=∑i=1N​(Weighti​×Ai​)

3. 计算中国大陆用户的访问利用分数

将各信息源的权重乘以其可访问性,然后求和:

总分=(20×1)+(20×1)+(10×1)+(15×1)+(10×0)+(5×1)+(5×0)+(10×0)+(5×1)总分=(20×1)+(20×1)+(10×1)+(15×1)+(10×0)+(5×1)+(5×0)+(10×0)+(5×1)

总分=20+20+10+15+0+5+0+0+5=75总分=20+20+10+15+0+5+0+0+5=75

4. 计算访问利用分数百分比

访问利用分数=(总分总权重)×100%=(75100)×100%=75%访问利用分数=(总权重总分​)×100%=(10075​)×100%=75%


四、结果分析

1. 访问利用分数

  • 中国大陆用户的访问利用分数为75分(满分100分)

2. 信息源可访问性比例

  • 可访问的信息源权重总和:75
  • 不可访问的信息源权重总和:25
  • 可访问比例:75%
  • 不可访问比例:25%

五、图表表示(文字描述)

由于无法显示图形,这里以文字描述:

  • 饼图
    • 可访问信息源:占圆形的75%
    • 不可访问信息源:占圆形的25%
  • 柱状图
    • 可访问性柱状图
      • arXiv.org:20分(满分)
      • 主要AI会议论文集:20分(满分)
      • OpenReview.net:10分(满分)
      • GitHub:15分(满分)
      • DeepMind博客:5分(满分)
      • Papers with Code:5分(满分)
    • 不可访问性柱状图
      • OpenAI博客:0分
      • Google AI博客:0分
      • Twitter:0分

六、结论

  • 主要发现
    • 中国大陆用户可直接访问75%的关键AI信息源
    • 25%的关键信息源由于网络限制无法直接访问,包括OpenAI博客、Google AI博客和Twitter。
  • 影响
    • 虽然大部分关键信息源可直接访问,但无法访问的25%信息源包含了一些实时更新和重要的研究机构博客,可能影响对最新动态的获取。

七、应对策略

  • 利用可访问的信息源
    • 充分利用arXiv、会议论文集、OpenReview和GitHub,获取最新的研究论文和代码。
    • 关注DeepMind博客和Papers with Code,了解最新的研究进展和代码实现。
  • 替代方案
    • 寻找镜像站点或国内平台的转载内容:部分无法访问的信息源可能有合法的国内转载。
    • 订阅国内的AI资讯平台:获取对无法访问内容的二次报道。
  • 合规获取信息
    • 遵守当地法律法规,避免使用违规手段访问受限网站。

总结:通过上述分析,我们量化了中国大陆用户在获取关键AI信息源时的访问利用分数为75分。尽管有部分信息源无法直接访问,但大多数高质量的原始资料仍然可以获取。通过合理利用可访问的信息源,依然能够有效地追踪AI技术的最新进展。