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一知半解 |
A little knowledge is a dangerous thing. |
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一知半解
A little knowledge is a dangerous thing. |
通用词汇 |
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一白遮三丑 |
A white complexion is powerful enough to hide seven faults. |
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一白遮三丑
A white complexion is powerful enough to hide seven faults. |
通用词汇 |
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一气呵成 |
Never make two bites of a cherry. |
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通用词汇 |
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| 1615262 |
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一人难称百人意 |
You cannot please everyone. |
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通用词汇 |
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| 1615261 |
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一年之计在于春，一日之计在于晨 |
Plan your year in spring and your day at dawn. |
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通用词汇 |
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一将功名万古枯 |
What millions died that Caesar might be great. |
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通用词汇 |
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一失足成千古恨 |
The error committed on impulse may turn out to be the sorrow of a whole life |
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通用词汇 |
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| 1615258 |
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一寸光阴一寸金 |
Time is money |
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通用词汇 |
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| 1615257 |
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一言既出，驷马难追 |
A word spoken is past recalling |
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通用词汇 |
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| 1615256 |
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不打不相识 |
No battle, no friendship |
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通用词汇 |
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| 1615255 |
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事半功倍 |
Twice the effort, twice the result |
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通用词汇 |
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知足常乐 |
Contentment is happiness |
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通用词汇 |
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井底之蛙 |
The frog in the well |
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通用词汇 |
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美国人工智能研究公司 |
openAI |
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OpenAI，是一家开放人工智能研究和部署公司，其使命是确保通用人工智能造福全人类。创立于2015年12月，总部位于美国旧金山。现由营利性公司OpenAI LP及非营利性母公司OpenAI Inc组成。
OpenAI最早为非营利组织，于2015年底由包括萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)、彼得·蒂尔(Peter Thiel)、里德·霍夫曼(Reid Hoffman)和埃隆·马斯克(Elon Musk)等创办。2016年，发布首个产品，一款开源强化学习工具包OpenAI Gym和Universe。随着2018年埃隆·马斯克退出以及大模型对资金超预期需求，2019年3月，公司从非营利性转变为“封顶”的营利性；同年7月，微软与OpenAI合作，注资10亿美元共同研发新的Azure AI超算技术。2021年，设立初创企业基金支持AI初创公司。2022年11月，全新聊天机器人模型ChatGPT问世，产品上线仅5天用户数量突破100万。
2024年2月，文生视频大模型Sora问世，在全球内容创作行业卷起新的风暴，成为人工智能发展进程中的“里程碑”，使OpenAI估值不到10个月增加近两倍，或达800亿美元。
5月，推出GPT-4o，处理文本、图像、音频能力更自然、流畅 。
10月，ChatGPT搜索功能上线，覆盖网页版以及手机、桌面应用，是AI领域的一次重大变革。 [204]12月25日，Theinformation消息，OpenAI正在研发实体智能机器人。
2023年，公司收入突破16亿美元。微软是最大的投资者，拥有OpenAI股份49%。
OpenAI跻身全球TOP50网站，位列福布斯《2023云计算100强榜单》榜首。以企业估值7100亿列2024年·胡润全球独角兽榜第三。
2024年1月10日（当地时间），OpenAI宣布推出GPT商店和ChatGPT Team服务
10月25日消息，OpenAI计划在12月前推出其下一个前沿模型Orion
12月17日消息，美国时间周一，OpenAI宣布将向所有ChatGPT用户开放搜索功能。12月18日凌晨，OpenAI开启了第9天技术分享直播，正式发布了o1模型的API，并且对实时API进行大升级支持WebRTC。12月25日，Theinformation消息，OpenAI正在研发实体智能机器人，并且重新启动了解散4年的内部机器人开发团队。 12月31日，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼公布了2025年OpenAI即将发布的技术产品。分别是：AGI（通用人工智能）、Agents（智能体）、更好的GPT-4o升级版、更好的记忆存储、更好的上下文窗口、成人模式、深度研究特色功能、更好的Sora、更好的个性化定制。
美东时间2025年1月14日，OpenAI宣布推出名为Tasks的测试版新功能，从当日开始，三个不同版本ChatGPT——ChatGPT Plus、Team和Pro的订阅用户将可以试用这个新功能。它让ChatGPT作为聊天机器人变得更像一种传统的数字助手，比如苹果的Siri或者谷歌的Google Assistant，只不过区别是这个助手拥有更先进的语言功能。 |
公司名称 |
已审核通过
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戛然而止 |
cut short; came to an abrupt halt |
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“戛然而止”可以用以下英语表达，根据具体语境选择最贴切的表达方式：
Came to an abrupt halt
适用于动作、进程或事件突然停止。
例句：The music came to an abrupt halt.
Stopped dead in its tracks
比较形象化，表达突然、完全停住，常用于动作或情感。
例句：The conversation stopped dead in its tracks when he walked in.
Came to a screeching halt
带有更形象和戏剧性的感觉，常用于形容车子或计划突然中断。
例句：The project came to a screeching halt due to a lack of funding.
Was cut short
强调某事在进行中被中断，可能因为某种原因而提前结束。
例句：The celebration was cut short by unexpected news.
Abruptly ceased
更正式的表达，用于写作或正式场合。
例句：The discussion abruptly ceased as tension filled the room.
根据场景和语气选择适合的表达更能准确传达“戛然而止”的感觉。 |
通用高频词汇 |
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自主智能体 |
autonomous agents |
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指那些可以在没有直接人为干预的情况下独立完成某些任务的实体，它们可能是物理机器人或虚拟代理。 |
科技 |
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大型世界模型 |
large world model, LWM |
LWM |
2024年，谷歌云的前人工智能主管李飞飞成立了“世界实验室”，专注于开发一种新的AI模型——大世界模型。该模型能够理解三维空间中的物理对象，并生成详细的虚拟场景。用户能够通过该模型，将文字或图片转换为三维环境，如文学作品中的场景或艺术作品的环境。这一能力不仅满足了艺术与科技的结合，也为AI理解和应对现实世界提供了新的视角。
与传统的“2D转3D”工具不同，大世界模型让用户能够在虚拟空间中进行更复杂的交互，如视角切换和深度移动。这一技术不仅提升了用户的交互体验，也预示着AI在理解物理世界方面的巨大潜力。尽管当前技术仍处于早期阶段，但凭借着在三维重建和物理交互方面的一系列突破，大世界模型无疑将推动未来AI技术的发展。
这个系统同之前英伟达曾开发过的“2D转3D”模型 Instant NeRF 完全不同—— Instant NeRF 的视角没有深度变化、受阻没有物理碰撞，甚至会发生直接穿越；而 World Labs 这一工具生成的场景符合基本空间原理和物理定律。
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科技 |
已审核通过
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| 1615248 |
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贝叶斯推断 |
bayesian inference |
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科技 |
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超级人工智能 |
artificial super intelligence, ASI |
ASI |
2024年9月，OpenAI总裁萨姆·奥尔特曼在以自己名字命名的网站上发表了一篇随笔性质的文章《智能时代》，认为超级人工智能（ASI）可能会在几千天或更长时间内到来。一时间，关于什么是超级智能及其与此前广泛讨论的通用人工智能（AGI）的区别，引发了各方讨论。 超级人工智能（Artificial Super Intelligence, ASI），顾名思义，是人工智能领域中的巅峰之作。与当前我们所熟知的AI相比，ASI不仅在智力水平上远超人类，更在自主学习、创新能力和问题解决能力上展现出前所未有的优势。ASI不仅能够完成各种复杂任务，如医疗诊断、金融风险评估等，还能在未知的领域中探索新的可能，推动科技的飞速发展。 |
科技 |
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| 1615246 |
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具身智能 |
embodied AI |
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具身智能（Embodied AI），是一种将AI融入机器人等物理实体的AI技术，目的是使其具备从环境中感知和学习并与环境进行动态交互的能力。该概念首次出现在1991年罗德尼·布鲁克斯发表的论文《无需表征的智能》中，其主要观点是：智能行为可以直接从自主机器与环境的简单物理交互中产生，而无需复杂的算法或内部表征。
具身智能不只是“AI+机器人”，如果对具身智能的理解仅限于给AI一副身体，那么就会忽视其与语言模型的不同。
第一，具身智能相对于语言模型包含的智能范畴更广。生活中人们或多或少有过想要传达的“意”难以用“言”来表达的体验。从智能的范畴来看，智能经由语言表达出的部分，仅占所有智能的一小部分。因此，具身智能相对于语言模型，在理论上就具有得天独厚的优势。
第二，具身智能的智能获取方式更接近于人类。譬如，人类的智能主要来源于自身通过双眼、双手及其他器官习得的经验，以及人类在传承进化过程中不断积累形成的生物本能。在漫长的进化过程中，人类与环境互动所产生的信息之多，远远超出人类迄今为止用语言记载的一切。相比于语言模型只读取文字，具身智能可使智能体通过与人基本相同的感官来感知外界，其发展出的智能在理论上具有同人类智能更为相似的特点。
第三，具身智能更为接近智能发展的终极目标。近年来已有不少AI领域的学者指出，语言模型并非AI的终极发展方向，充其量只是一个阶段性成果。由于语言模型只能通过学习人类的语言文字材料来获取智能，其输出的结果，究竟应当算作对人类语言的模仿，还是实实在在的来自机器智能的“思考”，学界尚无定论。无论如何，大模型都无法绕开人类语言这一中介，其即使从中获得了智能，也只是一鳞半爪，存在着较为明显的上限。
当然，具身智能目前也面临着尚待突破的难题。
一方面，具身智能要通过与现实环境的互动来获取智能，但即使一个理论上能够完美感知周遭世界并进行无监督学习的具身智能，也面临着学习效率受环境制约的问题，对于当前零样本学习能力尚不完备的具身智能来说，这将大大限制其发展速度。
另一方面，以仿真环境为依托的具身智能虽然能够藉由计算机仿真出的环境来进行非实时的高速训练，但面临着仿真环境无法完全“还原”现实世界的问题，导致该智能体难以在现实环境中实用化，也难以在短时间内积累出如同大模型训练语料库那样的大规模数据集。
如何解决上述难题，将是具身智能未来发展的关键。 |
科技 |
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