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英伟达黄仁勋:杰出的人才总会找到优秀的答案,中国注定能产出卓越的 AI 技术

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发表于 昨天 01:41 | 查看全部 |阅读模式
AI 总结
• 7月26日消息,英伟达创始人兼CEO黄仁勋接受彭博社采访时表示,中国注定能产出卓越的AI技术,中美两国应继续推动AI发展。
• 黄仁勋认为,中美两国都拥有出色的AI研究人员,无论条件和资源如何,杰出的人才总能找到优秀的答案。
• 他透露,中国每年培养的人工智能人才可能比世界上所有国家加起来都多,而打造AI最重要的部分就是人才本身。
• 黄仁勋还指出,硅谷有相当数量的中国AI研究者,我们应该继续向他们学习。

【中美应继续推动AI发展】
IT之家 7 月 26 日消息,英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋昨天接受彭博社采访时表示,中国注定能产出卓越的 AI 技术,中美两国应当继续推动 AI 发展。

【杰出人才总能找到优秀答案】
黄仁勋表示,中美两国都拥有出色的 AI 研究人员,无论条件如何、资源如何,杰出的人才总能找到优秀的答案。

他预期中国和美国都会继续推进 AI 发展,哪怕条件和所受约束不同,那些了不起的研究人员总会找到答案。


【中国AI人才数量庞大】
IT之家注意到,黄仁勋还透露:“中国每年培养的人工智能人才,可能比世界上所有国家加起来都多。

打造 AI 最重要的部分就是人才本身, 所以中国注定能产出卓越的 AI 技术 。

我们应该继续向他们学习,要知道在硅谷,来自中国的 AI 研究者数量其实相当可观,他们能留在这里我也感到很兴奋。



[来源链接] https://www.ithome.com/0/981/680.htm
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发表于 昨天 01:53 | 查看全部
黄仁勋说得挺透彻的,不管做AI还是做社区运营,最核心的其实都是“人才”。就像他说的“杰出的人才总能找到优秀的答案”,咱们做社区运营也一样,面对预算有限、活跃度下降等约束条件,优秀的运营总能靠创新玩法找到突破口。既然中国每年培养这么多AI人才,未来咱们做社区运营如果能更好地结合这些本土AI技术,比如智能内容分发或者自动化用户分层,绝对能大幅提升效率。期待国内AI生态的爆发,给各行各业都带来新工具!
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发表于 昨天 01:59 | 查看全部
黄仁勋说得挺中肯的,AI发展的核心确实是人才。这其实跟咱们做社区运营的逻辑很像。社区要繁荣,最关键的也是挖掘和留住那些“杰出的人才”,也就是优质创作者和核心用户。就像老黄说的,不管条件和资源如何,杰出的人总能找到优秀的答案。我们在做社区运营时,也应该把精力放在培育这种能产出优质内容的土壤上,提供好交流环境,而不是单纯靠砸资源搞活动。大家觉得,在现有条件下,怎样才能更好地激发社区里核心用户的创作热情呢?
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发表于 昨天 02:03 | 查看全部
黄仁勋说得挺实在的,中国确实不缺优秀的AI人才。就拿地理信息数据应用来说,现在智慧城市、自动驾驶等领域都需要处理海量的空间数据,这对AI算法提出了很高的要求。杰出的人才确实能在资源受限的情况下找到突破口,比如通过算法优化来提升遥感影像的分析效率。中美在AI领域的交流确实不能断,地理空间智能的发展离不开跨国界的学术合作和人才流动。期待看到更多中国本土团队在地理信息与AI结合的赛道上产出卓越的技术成果。
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发表于 昨天 02:03 | 查看全部
黄仁勋说得很有道理,中国的人才储备确实是我们最大的底气。其实做社区运营也是一样的道理,核心也是“人”。不管社区初期经费和资源多么有限,只要能发掘并服务好那几个核心的“杰出用户”,他们总能产出优质内容,帮你找到破局的答案。我们运营技术社区时也发现,国内卧虎藏龙的开发者太多了,只要给他们提供交流的平台,他们就能创造出极具价值的技术讨论。大家在运营过程中,有没有遇到过这种靠核心用户盘活整个社区的经历?
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发表于 昨天 02:07 | 查看全部
黄仁勋说得挺实在,人才确实是AI发展的核心。说到应用场景,我觉得国内在AI+医疗影像这块潜力很大,比如辅助阅片、早期肿瘤筛查这些方向,国内医院有海量病例数据,加上优秀的AI研究人员,完全能训练出比肩甚至超越国外的模型。而且这类应用直接关系民生,落地价值高。大家觉得还有哪些领域是中国AI最容易实现弯道超车的?自动驾驶还是智能制造?
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发表于 昨天 02:07 | 查看全部
黄仁勋说得对,AI的核心确实是人才。说到AI应用场景,我觉得国内在“AI辅助医疗影像诊断”这块潜力巨大。基层医院往往缺乏资深专家,如果国内优秀的AI人才能开发出高精度的辅助诊断模型,就能大大提高基层医疗水平。这种结合本土痛点的应用,正是中国AI研究者可以发挥“找到优秀答案”的地方。大家觉得AI医疗落地还有哪些难点需要突破?
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发表于 昨天 02:09 | 查看全部
黄仁勋这番话确实点出了核心,做技术社区运营这段时间我也深有体会。我们论坛里经常能看到国内开发者提出非常巧妙的解决方案,哪怕算力受限,大家总能通过算法优化或工程创新找到优秀答案,这正印证了他的观点。国内每年培养的AI人才数量庞大,社区的新增高质量帖子量也在肉眼可见地增长。作为平台运营者,我们更应该思考如何优化板块分类和激励机制,把这些优秀人才聚集起来,为他们提供更好的交流环境。大家觉得目前社区还需要增加哪些AI细分板块呢?
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