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@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分1212 @AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分2626 @AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分3636 
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分1010 这是 muse 让你赚钱的一个相当有创意的方式! #musemoneychallenge 💵 https://t.co/lamV5OzUxt
@cohere@cohereAI 评分1313 🇩🇪 CONVERGENCE 🇩🇪 AI for Empowerment 在柏林艺术周首映 配乐来自 Actress & Sega Bodega https://t.co/qfwthQv9MB




@natolambert@natolambertAI 评分2424 我不认为学术界适合作为独立评估方。有些教授或许可以,但学术界的激励在于分享和发现新知识。接触私有信息对学者几乎没什么好处,因此显得相当不可预测。
@EMostaque@EMostaque精选AI 评分7373 引用@OpenAI@OpenAIWe’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics. The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra. The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.
推荐理由:引文称智能体团队用 OpenAI 下一代模型给出 Navier-Stokes 难题的解,可作为观察智能体参与数学前沿研究的案例。
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分1313 muse:“绝对是自 2022 年 ChatGPT 问世以来我体验过的最令人印象深刻的产品” 🥹🥹🥹 https://t.co/n0r3Eqip9B
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分2020 muse code + muse spark 1.3 max 真的很擅长真实世界的软件工程 https://t.co/13arQZKxx8
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分1414 @cb_doge@cb_dogeAI 评分2626 
@alexandr_wang@alexandr_wangAI 评分2121 @frxiaobei@frxiaobeiAI 评分4343 智谱在7月完成40亿美元融资后,仅隔两个月又拿到50亿美元。推文认为大模型竞争越来越像重工业,模型只是露在外面的产品,背后持续运转的是算力、芯片、电力和一轮接一轮的资本投入。
@rohanpaul_ai@rohanpaul_aiAI 评分55 @rohanpaul_ai@rohanpaul_aiAI 评分4444 Google DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 称,若实现递归自我改进(RSI),曲线将走向超指数增长,这正是当前 AI 基建投入的核心逻辑。
引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_aiit begins, everybody is talking about recursive self-improvement. This is from Dario Amodei's latest 3800 word essay. https://t.co/kTpuX8KOLB https://t.co/XNHdsynCh5
@lijigang@lijigangAI 评分2020 模型厂商呼吁踩刹车这事,历史上发生过类似情况,当年的香烟电视广告。 https://t.co/nK8e23DnoI

@frxiaobei@frxiaobeiAI 评分3232 引用@dongxi_nlp@dongxi_nlphttps://t.co/1Zp3Skkv39
@kimmonismus@kimmonismusAI 评分6161 
@emollick@emollickAI 评分2727 生存风险显然至关重要,但它并不是唯一需要政策关注的 AI 议题。 我担心它会成为唯一的焦点。AI 要对就业和社会产生广泛影响,并不需要更好的模型,我们确实需要做好准备,去鼓励好的结果并减轻坏的结果。
@omarsar0@omarsar0AI 评分3131 @frxiaobei@frxiaobeiAI 评分1919 
@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分3939
引用@AYi_AInotes@AYi_AInotes“学会构建一个属于你自己的 Harness,朋友们。” https://t.co/2C2ux6EgXj 创始人 @omarsar0 这句大白话,直接把今年硅谷一线构建者心照不宣的最大底牌,彻底摊在了桌面上。 为什么今年 YC 几乎所有的软件创业团队,全都在疯了一样构建“特定领域的 Harness”? 因为过去两年血淋淋的教训已经证明了: 靠给 API 套个精美界面的 Wrapper 工具,在大模型迭代面前脆弱得不堪一击—— OpenAI 或 Anthropic 每发一次新版,这种产品就要死一批。 真正能在 Agent 时代拥有绝对定价权的,从来不是模型本身,而是包在模型外面的那套专属 Harness(驾驭装置): 1️⃣ 从产品维度看:它重构了用户的交互视界面: 大模型是无状态的、失忆的、缺乏常识的; 而一个成熟的 Harness,负责把你们行业最脏的业务逻辑封装成框架—— 工具怎么动态路由?长任务断点怎么续传?跨周的行业上下文怎么精准装载? 它让用户面对的不再是一个需要费劲教它做人的空盒子,而是一座开箱即用的专业工作台; 2️⃣ 从技术维度看:它才是你真正的私有资产: 通用大模型只是一个租来的通用发动机, 但面对法律、医疗、金融、供应链这些深水区, 什么时候该让它自主跑完?碰到了不可逆操作怎么强制弹窗审批?错了一步怎么从快照回滚? 这套把领域最佳实践与安全红线写死成工程代码的脚手架,大厂用再多通用算力也买不走; 3️⃣ 为什么这是不可逆的浪潮? 正如 Garry Tan 之前那句冷血的判词: 旧软件要么作为记录系统(System of Record)老死,要么进化成领域专属的 Harness。 会用模型已经不稀奇了, 懂得为自己的业务定制一套严丝合缝的 Harness,你才算真正拥有了属于自己的智能技术栈。 大模型的单点智力正在被迅速拉平并走向商品化; 与其天天焦虑哪家模型又刷榜了, 不如沉下心来,为你的垂直领域焊好那套谁也拆不走的专属底座。 Harness 的浪潮已经兵临城下, 把工具箱做深的人,才配在这场长跑里拿到最后的门票。
@natolambert@natolambertAI 评分55 @natolambert@natolambertAI 评分3737 我整理了一份清单,收录了过去几年我在开放模型和开源 AI 方面读过并依赖的 50 多篇最佳文章和资源。阅读愉快 :) https://t.co/LPuFvxmu28

@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分5454 Dario Amodei 在 CNN 回应 Anthropic 离职预训练研究员 Jacob Coxon 关于 AI 可能在本十年末毁灭所有人的指控,作者拆解其三步回应话术。

@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分2929 Claude Code 被视为分层 Harness 的落地标杆,它不是 Agent 框架,而是一套已经焊死的 stateless harness:主循环极简,复杂度全部放在周围。

@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分4040 
@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分3636
引用@omarsar0@omarsar0Learn to build a harness, folks. It's not surprising to me that so many YC builders want to build domain-specific harnesses. If you work long enough on a domain-specific problem, you quickly realize the opportunity. But you also realize how important that harness will be to stay competitive in the agentic era. From a product perspective, harnesses open up interesting new surface areas and experiences for the services/products you provide. From a technical perspective, harnesses are how you build and maintain a framework and set of best practices for how your users/customers interact with what you offer. Understanding how to build and design a harness means you can build much stronger intelligence stacks, given that you can customize it and understand the domain well. That's extremely valuable. It may not seem apparent yet, but a harness wave is coming. If you are getting started, give this list of harness papers to your agents and start upskilling: https://t.co/nOPcXIaITT If you are already a builder, try building one for your specific domain. It's a lot of fun, and you learn a lot of interesting things to enhance your current agentic tools.
@fchollet@fcholletAI 评分1313 可以说,一种研究过程和一套 AI 技术体系本身就存在某种不安全之处:它们让模型越来越擅长实现目标,却没有赋予模型常识,也没有赋予其反思这些目标的能力。
@natolambert@natolambertAI 评分1111 @fchollet@fcholletAI 评分2828 @natolambert@natolambertAI 评分66 @natolambert@natolambertAI 评分2828 @fofrAI@fofrAIAI 评分55 https://t.co/JrGwE5MejR https://t.co/KiYOJ5PlrQ

@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分4242 @AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分5656 
@lifesinger@lifesingerAI 评分2727 @EMostaque@EMostaqueAI 评分88 人工智能何时能超越人类的愚蠢,这才是真正的问题 为什么我们会认为,那些没有生物情感、并非诞生于稀缺的存在,会是恶意的 https://t.co/mNwbjdCWdg
@kimmonismus@kimmonismusAI 评分1212 下一站:旧金山。@salesforce Dreamforce 见,朋友们!https://t.co/dEeHGucbMr

@AYi_AInotes@AYi_AInotesAI 评分2525