图灵奖得主LeCun警告Meta，LLM需谨慎实施 图灵奖得主LeCun警告Meta不要陷入大型语言模型（LLM）的陷阱，他认为，尽管AI技术取得了重大进展，但过度依赖LLM可能会带来风险和挑战，LeCun强调，AI研究需要更加关注实际应用和长期影响，而不是仅仅追求短期收益和短期技术趋势，他呼吁Meta和其他公司在AI领域保持谨慎和负责任的态度，以确...
科普快半拍，缩短实验室到科普的转化时间差。 本文将探讨如何快速普及科学知识，缩短从实验室到科普的“时间差”，通过采取有效的传播策略，利用现代社交媒体和互联网平台的优势，可以快速将最新的科研成果传递给公众，合作与沟通是打破这一时间差的关键，需要科学家、教育机构、媒体和公众共同努力，本文旨在提供一种新思路，以推动科学普及工作更快更好地发展。...
