英伟达CEO黄仁勋和Meta创始人马克·扎克伯格在 SIGGRAPH 2024 论坛上首次对话，讨论基础研究如何引领人工智能领域突破性进展，以及生成式人工智能与开源软件如何赋能开发者与创。此外，扎克伯格提到FAIR和PyTorch在计算机视觉、语言模型和实时翻译方面的开创性应用。虽然基础模型仍有进步空间，但未来的AI将应用于即时生成和数据分发，彻底改变信息流和推荐系统。

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人开始关注基础研究对于推动人工智能领域的突破性进展的重要性。据黄仁勋CEO黄仁勋表示：“我们相信基础研究可以为AI的发展提供持久的动力。” 此外，他也提到了生成式人工智能（Generative Adversarial Networks, GANs）与开源软件如何赋能开发者与创。

生成式人工智能是一种机器学习技术，它通过模拟人类创造的过程来产生新的，例如图片、音乐或文本。这种技术的主要优点是它能够模仿人类创新过程，创造出独特且有吸引力的。
对于开发者来说，生成式人工智能可以提高他们的工作效率。他们可以利用这些工具快速地创建高质量的，而无需花费大量时间进行编写或设计。
此外，生成式人工智能也可以用于创作。例如，一些艺术家使用生成式人工智能来创作艺术作品，这种方式可以大大加快创作速度，并帮助他们在没有专业知识的情况下创作出令人满意的作品。

而在信息流和推荐系统的方面，谷歌公司创始人兼首席执行官马克·扎克伯格也有所发言。他表示：“我们正在探索基于的方法，这可以帮助我们更好地理解用户的需求，从而提供更个性化的产品和服务。”
他还提到了OpenCV和PyTorch等开源软件在计算机视觉、语言模型和实时翻译等方面的应用。他指出：“开放源代码可以帮助我们更快地开发出功能强大的应用程序，并降低我们的维护成本。”
总结
总的来说，基础研究对于推动人工智能领域的发展至关重要。通过对基础理论的研究，我们可以找到新的解决方案，创造出新的产品和服务，同时也可以提高开发效率，降低成本。在未来，我们将看到更多基于的方法被应用到各个领域，这些方法将继续影响着我们的生活。