人工智能正在失去炒作
Artificial intelligence is losing hype

原始链接: https://www.economist.com/finance-and-economics/2024/08/19/artificial-intelligence-is-losing-hype

硅谷的科技兄弟们正经历着艰难的几周。 越来越多的投资者担心人工智能(AI)无法带来他们所寻求的巨额利润。 自上个月达到顶峰以来,推动人工智能革命的西方公司的股价已经下跌了 10%。 现在,越来越多的观察家质疑大型语言模型的局限性,而大型语言模型为 ChatGPT 等服务提供了支持。 大型科技公司已经在人工智能模型上花费了数百亿美元,并且对未来的支出做出了更加奢侈的承诺。 然而,根据美国人口普查局的最新数据,只有 5.1% 的美国公司使用人工智能来生产商品和服务,低于今年年初 5.4% 的高点。 大约有相同比例的人打算在未来几个月内这样做。

该提示似乎要求对以下观察结果进行解释:“LLM 编写 C++ 代码以使用递归计算阶乘。” 以下是所涉及步骤的可能细分: 1. 首先,LLM 收到指令,编写一个 C++ 程序,使用递归计算给定数字的阶乘。 2. 接下来,法学硕士检索有关递归和阶乘的先验知识。 递归是指计算机科学中的一种技术,其中函数重复调用自身,执行整个问题的较小实例,直到达到基本情况。 数字 n 的阶乘定义为 1 和 n 之间所有整数的乘积。 3. 为了实现所请求的解决方案,法学硕士用 C++ 构造了一个函数,该函数接受表示输入数字的单个参数。 在函数内,LLM 定义了一个局部变量来存储阶乘结果,并将其设置为 1,因为 0 的阶乘被定义为 1。然后,LLM 使用递归来减小问题大小,以递减的值调用相同的函数 输入数的阶乘,直到达到基本情况 1。在每次迭代中,当前阶乘结果乘以较低递归深度的新计算结果。 4. 遇到基本情况 1 时,LLM 返回累积的阶乘结果,通过嵌套函数调用向上传播计算,直到初始调用者最终存储结果值。 以下是 LLM 编写的代码示例: ``走吧 无符号长长阶乘(无符号整数n){ 无符号长长结果 = 1; for(无符号整数 i = 2; i <= n; ++i){ 结果*=我; } 返回结果; } ```` 总之,法学硕士编写了一个 C++ 程序,该程序使用递归来有效地计算给定数字的阶乘。 该方法包括定义一个函数、迭代地减小问题规模、乘以中间结果,并在达到基本情况 1 时返回最终结果。
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原文

Silicon Valley’s tech bros are having a difficult few weeks. A growing number of investors worry that artificial intelligence (AI) will not deliver the vast profits they seek. Since peaking last month the share prices of Western firms driving the ai revolution have dropped by 10%. A growing number of observers now question the limitations of large language models, which power services such as ChatGPT. Big tech firms have spent tens of billions of dollars on ai models, with even more extravagant promises of future outlays. Yet according to the latest data from the Census Bureau, only 5.1% of American companies use ai to produce goods and services, down from a high of 5.4% early this year. Roughly the same share intend to do so in the coming months.

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