AI时代报考统计学：6个关键自测问题
近年来每到高考填报志愿时，总有众多家长咨询："在人工智能时代，传闻统计学成为热门方向，毕业后可轻松进入互联网巨头企业获得优厚待遇，这种说法属实吗？"华为创始人任正非曾指出：人工智能的本质究竟是什么？其实就是统计学！计算机技术与统计学的融合构成了人工智能的核心。当我们谈论大数据时代，其关键任务是什么？正是统计分析！清华大学教授也认为：统计学构成了人工智能的基石，是机器学习的重要工具。本次AI革命取得巨大成功的重要原因，在于对统计思维与方法的全面采纳。商界迅速将这一理论转化为实际收益。亚马逊和Facebook
AI能力认知的巨大鸿沟：为何有人视其为神，有人却视其为蠢？
前 OpenAI 联合创始人、特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 近日发文，试图解构这一怪象：为何同一种技术，评价却天差地别？有人觉得它连简单问题都答不上，有人却惊叹它能搞定数周的复杂编程。这种认知差距日益扩大，Karpathy 认为背后有深层逻辑。Karpathy 首先指出版本层级的问题。很多人对 AI 的印象还停留在旧版免费 ChatGPT，这些糟糕体验导致误判。他们看过模型“幻觉”、答非所问的段子，比如语音模式回答“开车还是走路去洗车店”这种常识题时的翻车。问题在于，这些免费、过时
AI时代来临，算法编程学习是否已无必要？
近日，与一位在北美科技企业任职的朋友交流，他同时也是我几年前计划赴英攻读软件工程博士学位的学生……当前，不少行业外人士声称，随着大型AI模型的面世，未来将不再需要掌握编程与算法知识。这位拥有顶尖企业面试经验的优秀学子，揭示了一个极为清醒的行业现实——真实的就业趋势恰恰与此截然相反。如今，头部科技企业对算法能力的考察，反而被提升到了一个前所未有的严格标准。人工智能技术仍处于非常早期的阶段，远未达到能够脱离人类自主演化的程度。想要培育出一个卓越的模型，其背后离不开极其庞大的人力投入。例如，至关重要且过程繁琐的