如何用3分钟读完1小时视频？尽情创造，AI黑客松#UC Berkeley AI Hackathon 2024-技术圈

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我只有3分钟，如何看完1小时32分钟的视频？

这件事，在LLM之前几乎不可能，就算是10倍速也不可能完成。

我们借助LLM，逐行阅读，全面了解视频所讲的内容。

# UC Berkeley AI Hackathon 2024总结

在2024年UC Berkeley AI Hackathon的闭幕式上，观众们期待已久的Andrej Karpathy发表了精彩的演讲，并揭晓了获胜者。此次活动汇集了371个项目，最终8个团队脱颖而出，展示了他们的创新AI解决方案。

## 活动概述

UC Berkeley AI Hackathon由SkyDeck和Cal Hax学生组织共同举办。SkyDeck是UC Berkeley的旗舰加速器，每年支持约250个创业项目，并为每个项目提供20万美元的投资。此次黑客松活动吸引了大量参赛者，共有371个项目参与。

## Andrej Karpathy的演讲

Andrej Karpathy在演讲中分享了他对活动的热爱和对年轻人创新精神的赞赏。他提到，AI领域经历了巨大的增长，从小型学术研讨会发展到大规模的黑客松活动。Karpathy回顾了AI领域15年前的神经网络训练方法，并指出Nvidia的GPU在神经网络中的关键作用。他还探讨了大语言模型（LLM）的新型计算方式及其优缺点。

Karpathy还提到，电影《她》对现代AI发展有启发，建议观看。他认为，数字空间中的自动化和协作正迅速发展，物理基础设施的自动化将稍后跟进。他还探讨了AGI的潜力及其全面自动化可能带来的不确定和阴暗前景。

Andrej Karpathy:

最近还宣布了，新的创业项目：一所AI原生的学校 Eureka Labs，未来将面向全球80亿人，按需辅导AI。将推出首个AI课程——LLM101n

https://github.com/karpathy/LLM101n

## 项目展示

在最终展示环节，八个团队展示了他们的项目：

Revision：

开发了一款AI工具，检测并减少教材中的偏见，促进教育内容的包容性。

Agent OS：

帮助发廊处理会计和税务问题，通过自然语言快速创建多代理工作流。

Skyline：

优化城市交通和碳排放，提升出行效率，减少碳排放。

Spark：

为新创业者提供支持，通过分析情感数据提供销售和外联反馈。

Dispatch AI：

解决911呼叫中心人手不足问题，自动提取位置并分配第一响应者。

ASL Bridgefy：

专注于美式手语教学和传播，开发交互平台识别手语文本和字符。

Greenwise：

帮助消费者分析购买行为，减少碳足迹，通过替换产品做出环保选择。

## 获奖情况

最终，Dispatch AI团队获得了大奖，赢得了22.5万美元的投资、Sky Deck项目门票及OpenAI提供的2500美元积分。评委们对他们的项目表示高度赞赏，认为其在提高紧急服务响应效率方面具有巨大潜力。

## 总结

此次UC Berkeley AI Hackathon不仅展示了AI技术的最新进展，还表扬了黑客们的努力和成就。活动的成功举办离不开组织者、赞助商和合作伙伴的支持。我们期待明年的比赛，并希望看到更多创新项目的诞生。

制作方式：

MixCopilot的分段处理，符合人类习惯的处理方式：

来自论文：

A Human-Inspired Reading Agent with Gist Memory of Very Long Contexts

read-agent.github.io

Read-Agent 具有三个主要组件：

1. 剧集分页将较长的内容分解为较小的“剧集”或页面，以便于管理。

2. 记忆要点将每个页面压缩成一个要点，并创建一个要点记忆来捕获本质而不是确切的细节。

3. 交互式查找允许模型访问存储的要点，根据手头的任务查阅相关页面，并有效地组合信息。

作者在三个长文档理解任务（QuALITY、NarrativeQA 和 QMSum）上对 Read-Agent 进行了评估，它在准确性或 ROUGE 分数方面优于基线。

它显着增加了有效上下文长度，而不需要大量的微调，这证明了大语言模型生成有用的压缩表示并与它们交互推理的潜力。

[ 本系列介绍 ]

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