萨顿再谈苦涩教训:只堆算力走不到智能,AI 需要新学习方法
2026年11月8日,The Decoder 报道,图灵奖得主、现代强化学习奠基人理查德·萨顿近日发文称,光靠堆算力走不到真正的智能,AI 科学需要更聪明的新方法,而且"远未完成"。表态在 AI 社区
Seamless.AI 是面向B2B销售拓客的AI搜索引擎与线索数据平台,Seamless.AI 主打“实时搜索+实时验证”,帮助销售团队快速找到目标公司的关键联系人,并获取更准确的邮箱与电话号码等联系信息。通过Seamless.AI,你可以按行业、职位、公司等条件筛选潜客,自动构建销售名单并进行联系人数据补全;同时提供买家意向数据与话术辅助,提升触达效率与转化率。Seamless.AI 还支持Chrome扩展与一键导出到常用CRM/营销工具,适合外呼、冷邮件与ABM等场景,持续提升B2B线索获取与销售管道建设效率。
Seamless.AI 主要解决什么问题? 主要解决 B2B 团队找联系人慢、线索不准和名单整理效率低的问题。
Seamless.AI 适合哪些团队? 适合销售、市场、招聘和需要批量寻找商务联系人的团队。
纳米AI搜索是一款创新的人工智能搜索引擎,致力于通过简洁直观的方式提供精准答案。平台支持多种交互方式,包括拍照提问、语音搜索和语音回答,满足用户在不同场景下的搜索需求。纳米AI搜索强调“没有套路,直接给答案”的理念,旨在提升搜索效率和用户体验。其智能问答系统能够理解用户意图,快速提供相关信息,适用于日常生活、学习和工作等多种应用场景。
秘塔AI搜索是一款无广告 AI 搜索和答案检索工具,主要面向研究人员、学生和日常搜索用户。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕通过 AI 搜索直接获得整理后的结果提供可操作的辅助:用户可以输入问题、查看答案、追踪来源并继续提问,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意来源准确性、时效性和事实核验,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括AI 搜索、无广告和直达结果,更适合用于快速查找资料。
Zyft是一款AI 价格比较和购物辅助工具,主要面向澳洲消费者、网购用户和比价需求人群。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕在购物时比较价格并发现更优购买选择提供可操作的辅助:用户可以安装应用或扩展、识别商品、比较价格和跟踪优惠,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意商品数据时效、地区覆盖和商家信息,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括AI price comparison、browser extension 和 shopping app,更适合用于日常购物比价。
YTSummary 是一款YouTube 视频 AI 摘要和重点提取工具,主要面向学生、研究人员和内容运营人员,用于用 AI 快速总结 YouTube 视频内容。它适合已经有明确任务、素材或业务流程的人,把YouTube summarizer、ChatGPT summaries 和 key points集中到更容易执行的工作流中。使用时需要重点关注视频来源、字幕质量和事实核验,尤其是涉及客户资料、学习内容、音视频素材、业务数据或公开发布时,应先确认授权和人工复核。整体来看,YTSummary 适合作为用 AI 快速总结 YouTube 视频内容的辅助工具,而不是替代专业人员的最终判断。
Yasna.ai 是一款AI 研究访谈和用户洞察助手,主要面向市场研究团队、UX 研究员和客户体验团队,用于用 AI 访谈用户并整理研究洞察。它适合已经有明确任务、素材或业务流程的人,把AI interviews、market research、UX research 和 CX research集中到更容易执行的工作流中。使用时需要重点关注受访者同意、样本偏差和结论复核,尤其是涉及客户资料、学习内容、音视频素材、业务数据或公开发布时,应先确认授权和人工复核。整体来看,Yasna.ai 适合作为用 AI 访谈用户并整理研究洞察的辅助工具,而不是替代专业人员的最终判断。
Wren AI Cloud 是一款生成式 BI 和自然语言数据分析平台,主要面向数据团队、业务分析师和产品运营人员,用于用自然语言查询数据并生成 SQL、图表和洞察。它适合已经有明确任务、素材或业务流程的人,把plain-language questions、governed SQL 和 semantic layer放进更容易执行的工作流中。使用时需要重点关注数据权限、语义层质量和指标口径,尤其是涉及客户资料、人物素材、网页数据、学习内容或商业发布时,应先确认授权和人工复核。整体来看,Wren AI Cloud 适合作为用自然语言查询数据并生成 SQL、图表和洞察的辅助工具,而不是替代专业人员的最终判断。
2026年11月8日,The Decoder 报道,图灵奖得主、现代强化学习奠基人理查德·萨顿近日发文称,光靠堆算力走不到真正的智能,AI 科学需要更聪明的新方法,而且"远未完成"。表态在 AI 社区
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