第17期 AI行业周报（2024-10.7-13）
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第17期 AI行业周报（2024-10.7-13）
第17期 AI行业周报（2024-10.7-13）
2024年10月21日修改
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其中诺贝尔物理学奖颁给了约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在机器学习领域，特别是人工神经网络方面的奠基性贡献。
获奖理由是：
这两位获奖者利用物理学工具开发了如今强大的机器学习方法。约翰·霍普菲尔德创建了一种关联记忆，可以存储和重建图像及其他类型的数据模式。杰弗里·辛顿则发明了一种方法，可以自主发现数据中的属性，从而执行诸如识别图片中特定元素的任务。这些技术在物理学中被广泛应用，例如开发具有特定属性的新材料。
两位的具体履历：
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约翰·J·霍普菲尔德
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出生日期 ：1933年
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教育背景 ：1958年获得康奈尔大学博士学位
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职业生涯 ：曾在加州大学伯克利分校、普林斯顿大学和加州理工学院任教。他以发展霍普菲尔德网络而闻名，这是一种用于内容寻址存储器的人工网络。
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其他荣誉 ：曾获得麦克阿瑟奖（1983-1988）、狄拉克奖章（2001）和爱因斯坦奖（2005）等。
杰弗里·E·辛顿
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出生日期 ：1947年
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教育背景 ：1978年获得爱丁堡大学人工智能博士学位
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职业生涯 ：主要在多伦多大学任职，并在2013年至2023年间为谷歌工作。他是深度学习领域的先驱，开发了反向传播算法和深度信念网络等关键技术。
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其他荣誉 ：2018年图灵奖得主，并于2024年因其在机器学习中的基础性发现与发明而获得诺贝尔物理学奖。
诺贝尔化学奖授予了三位科学家：大卫·贝克（David Baker）、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·朱姆珀（John M. Jumper），以表彰他们在蛋白质研究领域的杰出贡献。
获奖原因有：
大卫·贝克 因其在“计算蛋白质设计”方面的工作获得了半数奖金。他开发了计算方法，能够设计出全新的蛋白质，这些蛋白质具有独特的形状和功能，可能用于药物、疫苗、纳米材料和传感器等多个领域
德米斯·哈萨比斯 和 约翰·M·朱姆珀 共同分享了另一半奖金，他们利用人工智能模型AlphaFold2解决了一个长达50年的科学难题：从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。这一突破性成就使得几乎所有已知蛋白质的结构预测成为可能。
三位的具体履历：
大卫·贝克
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出生 ：1962年，美国华盛顿州西雅图
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教育背景 ：1984年毕业于哈佛大学，1989年获得加州大学伯克利分校生物化学博士学位。
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职业生涯 ：现为华盛顿大学生物化学教授，并担任蛋白质设计研究所所长。他是美国国家科学院院士，曾获得多个奖项，包括2021年的生命科学突破奖。
德米斯·哈萨比斯
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出生 ：1976年，英国伦敦
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教育背景 ：剑桥大学计算机科学双一等学位，2009年获得伦敦大学学院认知神经科学博士学位。
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职业生涯 ：DeepMind联合创始人兼首席执行官。DeepMind是全球领先的AI研究公司，以开发AlphaGo而闻名。哈萨比斯在AI领域有着丰富的成就，并多次荣获国际大奖。
马斯克这个发布会是真的失败，只是做了一些简单的开场和表演，关于全自动驾驶汽车的相关技术以及安全和性能完全没有介绍，这个发布会直接导致特斯拉股价的暴跌。
具体发布内容有：
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Cybercab（赛博出租车）
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这是一款全新设计的无人驾驶出租车，取消了传统汽车的侧后视镜、踏板和方向盘，完全依赖于特斯拉的全自动驾驶（FSD）软件。
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Cybercab采用无线感应充电技术，并配备机械臂进行车内环境自动清洁。