又度过了一个难以置信的周末！
埃隆·马斯克创立的xAI公司，一位名叫Hieu Pham的资深研究员在美国时间11月17日宣布了一个可能改写历史的重大发现——xAI开发的人工智能系统Grok-3成功证明了长期以来悬而未决的“黎曼猜想”，迅速在学术界和科技界引起了广泛关注。
为了确保这一重大突破的准确性，xAI公司已决定暂停Grok-3的进一步训练。
一旦证明无误，他们计划不再继续训练Grok-3， 原因是出于对Grok-3可能达到的智能水平的担忧，可能超出人类的驾驭能力，从而可能给人类社会带来不可预知的风险。
什么是黎曼猜想？
黎曼猜想（Riemann Hypothesis）是数论中的一个重要未解难题，由德国数学家伯恩哈德·黎曼于1859年提出。
1859年黎曼在《论小于给定值的素数个数》论文中给出了黎曼素数计数函数，并提出了黎曼猜想，猜想指出：黎曼ζ函数的所有非平凡零点的实部均为1/2。
黎曼素数计数函数：
来源：黎曼《论小于给定值的素数个数》中提出，是基于欧拉乘积公式的改进版本。
简单来说， 你可以想象一下，你有一个巨大的电话号码本，里面列出了所有可能的电话号码。
现在，你想知道哪些号码是有效的，哪些是空号。 在数学的世界里，黎曼猜想就像是在寻找一个特殊的电话号码列表，这个列表能帮助我们快速识别出哪些号码是**“有效”**的。
这个特殊的电话号码列表，我们称之为“素数（质数）”。
素数（质数）就像电话号码中的VIP，只能被1和自己整除，没有其他因数。比如2、3、5、7、11，都是质数。
现在，想象一下所有的电话号码都排成了一个长长的队列，每个号码都对应一个位置。
黎曼猜想就是关于这些质数在队列中的位置的一个猜测。它认为，几乎所有的素数都位于一个特定的区域，就像所有的VIP号码都被安排在了电话本的同一个部分一样。
**这个特定的区域，我们称之为“临界线”。**黎曼猜想说，如果你在临界线上寻找，你会发现几乎所有的素数都在这里。就像是说，如果你在电话本的某个特定部分寻找，你会发现几乎所有的VIP号码都集中在那里。
黎曼猜想之所以重要，是因为它能帮助理解素数（质数）的分布规律。素数（质数）是构建其他所有数字的基础。如果能更好地理解素数的分布，就能在很多领域，比如密码学、计算机科学和数论中，找到更有效的解决问题的方法。
Grok-3证明黎曼猜想的可信度有多少？
首先，Grok-3能力水平在进步是可信的，xAI有马斯克新建的10万张H100卡集群，正在加速训练Grok-3，准备在年底前推出新版。
其次，Hieu Pham，目前任职于xAI公司，担任研究员，他个人教育经历、工作经验，可谓成就丰富。
在加入xAI之前，Hieu Pham曾在Google Brain团队工作，参与多个前沿的深度学习和人工智能项目。
他年轻时不仅在国际大学生程序设计竞赛（ACM ICPC）中屡获佳绩，还在国际数学奥林匹克（IMO）上摘得银牌，他在数学领域的深厚造诣还是有目共睹的。
鉴于Pham的专业背景和成就，他所宣布的消息具有相当的可信度。
Grok-3的发布日期定于2024年12月，意味着距离揭开这一人工智能系统神秘面纱的时间仅剩一个月。
xAI还宣称，Grok-3将成为史上最强大的AI大模型。
当然，他们最大的友商OpenAI也将在12月份发布新一代大模型，声称超越gpt4 100倍。
如果Grok-3真的能够证明黎曼猜想，不仅可以与OpenAI一较高下，也这将是人类智慧和人工智能技术结合的又一里程碑，同时也将开启对人工智能在解决复杂科学问题中作用的新篇章。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
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- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
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- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
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- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
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