进入2023年以来，科技界里仿佛没有了大事，只剩下了人工智能。人人都在谈论chatgpt、科技圈开卷大模型、openai估值节节攀升、大公司你追我赶，硝烟四起……而这一切繁荣的背后，其实都离不开三位人工智能研究者的工作———曾因提出和发展深度学习神经网络
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许多年以前，我在一台老旧的、symbolics公司的lisp机*上学会了编程。这个操作系统有一个内嵌的命令“dwim”，是“do what i mean”（做我想做的）的简称。如果我输入一句命令后报错了，我可以输入“dwim”，然后机器就会试着弄清楚我本来想要干什么。
每一个大模型都是一台昂贵的“碎钞机”，这已经成为各路ai观察家们津津乐道的常识。大模型训练成本有一个简单的比例：训练费用跟参数量的平方成正比。比如 openai 训练1750亿参数的gpt-3费用大概是1200万美元，训练5000亿参数(业界预估)的gpt-4成本就飙升至1亿美元。
经济不景气、covid-19 大流行和一些明显的商业失误共同影响着科技行业。虽然这导致 2022 年裁员，但不幸的是，裁员人数在 2023 年有所增加。跟踪这些举措可能很困难，因此我们将所有主要裁员汇总在一个地方，并将继续更新这个故事随着形势的发展。
因不满openai背离创立初衷，与之分道扬镳多年的马斯克，终于重返人工智能界并决意另起炉灶向chatgpt发起攻势。半个月前，马斯克还煞有介事地在人类史上首个“反ai联盟”的名单上签字，呼吁暂停训练比gpt-4更强大的模型。