2024年上半年，谷歌的净利润为473亿美元。全年净利润预估在950亿美元左右。
泰国中央政府（ 不包括地方层面），每年的财政收入是700亿美元。
谷歌一家公司的净利润，比泰国的财政收入还要高。
而泰国的财政收入排名在世界第40名左右。还有160多个国家，财政收入比泰国更低。
谷歌这样的公司，一家每年的净利润高过全球大多数国家的财政收入。
真有伪装成公司的公司型国家？
2024年上半年，谷歌的净利润为473亿美元。全年净利润预估在950亿美元左右。
泰国中央政府（ 不包括地方层面），每年的财政收入是700亿美元。
谷歌一家公司的净利润，比泰国的财政收入还要高。
而泰国的财政收入排名在世界第40名左右。还有160多个国家，财政收入比泰国更低。
谷歌这样的公司，一家每年的净利润高过全球大多数国家的财政收入。
真有伪装成公司的公司型国家？
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这些回帖亮了
是openAI,不是谷歌。
是openAI,不是谷歌。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
btw, BERT 也是 google 提出来的。
这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
btw, BERT 也是 google 提出来的。
这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌旗下产品搜索search、邮箱Gmail、地球earth、地图map、手机操作系统Android、浏览器Chrome、翻译、短视频网站YouTube等多个全球领先，而在先进的AI和自动驾驶方面也全球领先。
谷歌旗下产品搜索search、邮箱Gmail、地球earth、地图map、手机操作系统Android、浏览器Chrome、翻译、短视频网站YouTube等多个全球领先，而在先进的AI和自动驾驶方面也全球领先。
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
充分说明隔行如隔山，跨行业之后普通人根本区分不了一个公司是吹牛逼还是真牛逼。
谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
充分说明隔行如隔山，跨行业之后普通人根本区分不了一个公司是吹牛逼还是真牛逼。
谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
充分说明隔行如隔山，跨行业之后普通人根本区分不了一个公司是吹牛逼还是真牛逼。谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
充分说明隔行如隔山，跨行业之后普通人根本区分不了一个公司是吹牛逼还是真牛逼。
谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
不是隔行如隔山，只是这地方三低用户比例力大的惊人而已。这些人基本没有什么对科学和客观规律的敬畏之心，你跟这些人讨论点什么事儿，他们除了谈立场就没有别的本事了。殊不知，逢外必舔和逢外必贬的两拨人，本质上却都是一类人
不是隔行如隔山，只是这地方三低用户比例力大的惊人而已。这些人基本没有什么对科学和客观规律的敬畏之心，你跟这些人讨论点什么事儿，他们除了谈立场就没有别的本事了。殊不知，逢外必舔和逢外必贬的两拨人，本质上却都是一类人
额。。。但终究谷歌只是提供了这些基础研究，而不是把 ChatGPT 做出来了。。。这就好像人家说文艺复兴是意大利先出现的，你却说没有印刷术造纸术这俩技术意大利没法文艺复兴，所以中国牛逼一样。。。
额。。。但终究谷歌只是提供了这些基础研究，而不是把 ChatGPT 做出来了。。。
这就好像人家说文艺复兴是意大利先出现的，你却说没有印刷术造纸术这俩技术意大利没法文艺复兴，所以中国牛逼一样。。。
你的意思就是提出质能方程的爱因斯坦不牛逼，制造出原子弹的奥本海默更牛逼。
你的意思就是提出质能方程的爱因斯坦不牛逼，制造出原子弹的奥本海默更牛逼。
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
因为谷歌没有到处宣传遥遥领先吧
因为谷歌没有到处宣传遥遥领先吧
谷歌旗下产品搜索search、邮箱Gmail、地球earth、地图map、手机操作系统Android、浏览器Chrome、翻译、短视频网站YouTube等多个全球领先，而在先进的AI和自动驾驶方面也全球领先。
谷歌旗下产品搜索search、邮箱Gmail、地球earth、地图map、手机操作系统Android、浏览器Chrome、翻译、短视频网站YouTube等多个全球领先，而在先进的AI和自动驾驶方面也全球领先。
没有做小额信贷，格局还是小了/狗头
没有做小额信贷，格局还是小了/狗头
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
btw, BERT 也是 google 提出来的。
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Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
btw, BERT 也是 google 提出来的。
这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
谷歌提出了transformer不假，但目前生成式ai用的decoder only架构是openai提出并发展起来的，谷歌目前在生成世ai方面没什么建树，闭源的gpt、claude，开源的llama、千问等都吊打谷歌
谷歌提出了transformer不假，但目前生成式ai用的decoder only架构是openai提出并发展起来的，谷歌目前在生成世ai方面没什么建树，闭源的gpt、claude，开源的llama、千问等都吊打谷歌
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
啊？可以这么无知吗？
啊？可以这么无知吗？
没有做小额信贷，格局还是小了/狗头
没有做小额信贷，格局还是小了/狗头
谷歌die，不吉利，董事会否了
谷歌die，不吉利，董事会否了[狗头]
不是隔行如隔山，只是这地方三低用户比例力大的惊人而已。这些人基本没有什么对科学和客观规律的敬畏之心，你跟这些人讨论点什么事儿，他们除了谈立场就没有别的本事了。殊不知，逢外必舔和逢外必贬的两拨人，本质上却都是一类人
不是隔行如隔山，只是这地方三低用户比例力大的惊人而已。这些人基本没有什么对科学和客观规律的敬畏之心，你跟这些人讨论点什么事儿，他们除了谈立场就没有别的本事了。殊不知，逢外必舔和逢外必贬的两拨人，本质上却都是一类人
超级认同，这类人就是没什么分辨能力，别人说啥是啥，没有自己的脑子，非黑即白，没有一丢丢辩证思维
超级认同，这类人就是没什么分辨能力，别人说啥是啥，没有自己的脑子，非黑即白，没有一丢丢辩证思维
全部回帖
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
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因为谷歌没有到处宣传遥遥领先吧
因为谷歌没有到处宣传遥遥领先吧
？当下最火的生成式AI就是谷歌搞出来的
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是openAI,不是谷歌。
是openAI,不是谷歌。
是openAI,不是谷歌。
是openAI,不是谷歌。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
btw, BERT 也是 google 提出来的。
这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
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这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
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如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
OpenAI 是 gpt-3 的工程实现，这儿可能提的是 attention is all you need
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这些 encoder & decoder 各种架构在学术上可以说是非常领先的，而且直接咣咣砸论文，确实牛逼。
Transformer模型是由谷歌的八位研究人员提出的，他们分别是Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser和Illia Polosukhin。他们于2017年在论文《Attention Is All You Need》中首次提出了这一架构。
Transformer模型的核心思想是利用“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉输入数据中的内在关系，而无需依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。这种机制使得模型能够同时处理输入序列中的所有元素，并捕捉它们之间的复杂关系。
这八位研究人员最初的想法是改进谷歌的机器翻译技术。他们希望通过让机器通读整个句子，分析其所有部分，而不是单个单词逐个翻译，从而获得更好的上下文理解。这一想法经过讨论和碰撞后，最终形成了“Transformer”架构的概念起点——“自我注意力（self-attention）”。
论文《Attention Is All You Need》于2017年12月发表，标志着人工智能领域的一个重要转折点。这篇论文不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为后续的研究者和开发者提供了新的工具和思路，极大地扩展了人工智能的应用范围。
如今，Transformer模型不仅嵌入在谷歌搜索和谷歌翻译中，还驱动着几乎所有大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard。此外，它还被应用于图像生成、代码生成等领域。
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谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
充分说明隔行如隔山，跨行业之后普通人根本区分不了一个公司是吹牛逼还是真牛逼。
谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
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谷歌做过非常多开拓式的成果，不少成为了行业基石。在这个角度上国内几家加起来都比不过。
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我说的是这两年
我说的是这两年
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谷歌旗下产品搜索search、邮箱Gmail、地球earth、地图map、手机操作系统Android、浏览器Chrome、翻译、短视频网站YouTube等多个全球领先，而在先进的AI和自动驾驶方面也全球领先。
你说的这些好多是收购的
你说的这些好多是收购的
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
谷歌这个公司挺有意思，每年全世界断档第一的科研费用，愣是没见到做出啥有用的发明来
垄断人才，让别人创造不出威胁他的东西。。。
垄断人才，让别人创造不出威胁他的东西。。。
从实力上来说，泰国对于谷歌，就是个小卡拉米罢了，谷歌的强大是另一个层面上的。
从实力上来说，泰国对于谷歌，就是个小卡拉米罢了，谷歌的强大是另一个层面上的。
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