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@Alibaba_Qwen@Alibaba_QwenAI 评分5959 
@natolambert@natolambertAI 评分2323 我最大的猜测是,对于规模化 RL,大多数中国顶级 AI 实验室开始大量使用华为做推理、Nvidia 做训练(也许不用于奇怪架构)。随着智能体集群、更大规模的后期训练等成为常态,这将加速他们的本土产业。
@natolambert@natolambertAI 评分1313 我认为 @OpenRouter 更具代表性,但仍低估了闭源模型的增长。https://t.co/8yH75e7Ouy

@kimmonismus@kimmonismusAI 评分3838 @natolambert@natolambertAI 评分77 @natolambert@natolambertAI 评分1010 这里是历史上开源与闭源的数据对比情况。如果能同时有数量(而不只是百分比)就好了!https://t.co/gVjJGgx0U2 https://t.co/UcQw8o2O2h

@PixVerse_@PixVerse_AI 评分1313 @PixVerse_@PixVerse_AI 评分4848 @PixVerse_@PixVerse_AI 评分2929 
@natolambert@natolambertAI 评分1111 这是历史上开源与闭源数据对比的样子。如果能同时有数量(不只是百分比)会很有用 @vercel!https://t.co/Bri9pLTfc9 https://t.co/UcQw8o2O2h

@chunxiangai@chunxiangaiAI 评分2424 @frxiaobei@frxiaobeiAI 评分1818 AI 各种越狱的同时,头部 AI 公司都在展开生物、药物研究, 失控后的 AI 会拯救人类、控制人类还是毁灭人类? https://t.co/lix3awwd9I
@frxiaobei@frxiaobeiAI 评分5757 



@frxiaobei@frxiaobeiAI 评分1515 Google Lab 推出的 cc 被评价为"好东西",但更合理的应用场景是团队工作而非家庭。推文认为家庭很难做到如此井然有序的安排,也不会选择用邮件来协调。

@alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分2323 
@alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分1818 @kimmonismus@kimmonismusAI 评分2727 @elonmusk@elonmuskAI 评分66 这就是我们将要实现的未来 https://t.co/8aD0w8MDVc

@elonmusk@elonmuskAI 评分22 @OpenBMB@OpenBMBAI 评分2626 @omarsar0@omarsar0AI 评分5353 
@OpenBMB@OpenBMBAI 评分2828 @testingcatalog@testingcatalogAI 评分5858 
@dongxi_nlp@dongxi_nlpAI 评分4444 整个 arXiv 三百多万论文全部整理为 Huggingface 上的数据集。 ICLR 2027 投稿量超过往年总和? 这才刚刚开始。 https://t.co/JhLqtF4bQz
@kimmonismus@kimmonismusAI 评分4242 Cédric Villani 在 OpenAI 宣布解决千禧年大奖难题后表示: “我崩溃了。一种‘历史终结’的氛围。这是数学界从未经历过的灾难。” 下一个千禧年大奖难题也即将被解决。数学界将为之震惊。
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分1919 @ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分4646 @alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分77 案例及更多详情:https://t.co/mU9RU6xjWh

@alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分55 
@alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分6161 
@cb_doge@cb_dogeAI 评分2525 “我们将看到智能持续扩展,一直到太阳的大部分能量都被用于计算,最终扩展到银河系级别,也就是卡尔达肖夫II型或III型的规模。” —— Elon Musk

@ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分77 身处技术叙事非常容易陷入 Ego 和方向极性 而进入艺术设计叙事则又会自觉渺小和无向性 妙啊妙啊 https://t.co/XnhTLfUKge

@alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分2323 @alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分2323 @alibaba_cloud@alibaba_cloudAI 评分2020 @ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分3131 @ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分4545 @ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分44 Jev 值得关注内容持续追踪 1/n https://t.co/EObqXKeLHB
引用@ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOJEV
@ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分1818 Jev 的真正优势越来越不像“一个更聪明的分类器”,而是“一个可以极低成本、低延迟、一次并行完成大量软件级语义判断的 runtime primitive”
@ZHO_ZHO_ZHO@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分1313 fast-jev-compaction:通过删除来压缩,而不是通过重写来压缩 Memory = 选择性留存 Jev = 遗忘机制 有意思,牛逼