跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(535)
全部X新闻X:Rohan Paul1330 条X:Kim1183 条X:阿易 AI Notes875 条X:阿里云 / Alibaba Cloud444 条X:Testing Catalog375 条X:Elvis Saravia334 条X:cb_doge326 条X:Elon Musk322 条X:OpenRouter291 条X:Artificial Analysis276 条X:Ethan Mollick271 条X:PixVerse252 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)228 条X:Replit217 条X:ZHO214 条X:SemiAnalysis209 条X:OpenAI Developers204 条X:小北179 条X:swyx162 条X:MiniMax157 条X:Gemini156 条X:Dex Horthy(HumanLayer)136 条X:Emad Mostaque127 条X:Tibo124 条X:OpenAI119 条X:AI Safety Memes107 条X:X.PIN105 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)96 条X:Epoch AI93 条X:Luma AI91 条X:Runway90 条X:Claude Devs86 条X:Jason Liu85 条X:马东锡 NLP84 条X:面壁智能 OpenBMB83 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)83 条X:Frank Wang 玉伯81 条X:Sam Altman80 条X:洪明78 条X:fofr74 条X:Gabriel74 条X:Perplexity69 条X:阑夕68 条X:Francois Chollet66 条X:Yuchen Jin66 条X:赵纯想64 条X:Nathan Lambert64 条X:Tencent WorkBuddy61 条X:Greg Brockman60 条X:opencode60 条X:Eric Zakariasson59 条X:Cohere56 条X:Microsoft Research54 条X:Peter Steinberger52 条X:腾讯混元51 条X:Suno50 条X:Claude47 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)46 条X:Anthropic44 条X:Krea AI44 条X:OpenClaw43 条X:Charlie Holtz41 条X:Google DeepMind40 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Google AI38 条X:Thariq38 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)35 条X:karminski35 条X:AK32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:可灵 Kling AI30 条X:Boris Cherny30 条X:百度 Baidu29 条X:Deedy Das29 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Viggle AI26 条X:Logan Kilpatrick25 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:李继刚20 条X:Noam Brown20 条X:Odyssey20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:Andrew Milich18 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:华为云16 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Mistral AI12 条X:Demis Hassabis11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:fal (@fal)10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:ARC Prize (@arcprize)9 条X:Barret 李靖9 条X:DAIR.AI (@dair_ai)9 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条Tripo(官方 X)8 条X:卡兹克 (@Khazix0918)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Cursor (@cursor_ai)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)8 条X:Hao AI Lab8 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)8 条X:Jeff Dean8 条X:Manus (@ManusAI)8 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)6 条X:Arena (@arena)5 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)3 条X:Meshy (@MeshyAI)3 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)2 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yevr19 · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
13,812 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月12日周二
  1. @op741866

    Claude Code 新增 Agent 视图功能,可在单个终端标签页里管理多个正在运行的 Agent,并标注已完成、需要输入、正在进行等状态。该功能以研究预览形式开放,可通过任意会话点按左箭头或运行 `claude agents` 打开,用 `/bg` 命令可将现有会话加入视图。在视图中每一行代表一个 Agent,可查看对话详情并直接回复。

    引用Claude (@claudeai)@claudeai

    New in Claude Code: agent view. One list of all your sessions, available today as a research preview. Video

    推荐理由:原文列出了 Agent 视图的打开方式和状态标注,读者可据此判断多任务并行时如何管理多个 Agent。

  2. @op741860

    前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发布交互模型,能够持续接收音频、视频、文本等原生多模态内容,并实时进行思考、响应和行动,所有模态都在一整个模型里,而非用 Agent 脚手架把多个模型串起来。

    引用Thinking Machines (@thinkymachines)@thinkymachines

    People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with people the same way. We share our approach, early results, and a quick look at our model in action. thinkingmachines.ai/blog/int… Video

  3. @swyx17

    nitter.net/chhillee/status/205394…

    引用Horace He (@cHHillee)@cHHillee

    In modern ML accelerators, FLOPS have absolutely exploded. Often though, the bottleneck is not FLOPS but memory bandwidth. Similarly, model intelligence has exploded, causing the bottleneck to be human<->AI bandwidth. At Thinky, we think that it’s important to solve this. 1/4

  4. @swyx25

    我觉得年轻人管这叫"@thinkymachines 刚刚把 gdm 和 oai 狠狠按在地上摩擦"。 基本上所有人对"实时"的定义刚刚经历了一次巨大的升级 视频 @swyx:这批视频里最低调好笑的一批。thinky 有几个喜剧演员!! 恭喜 @thinkymachines 重燃了别人没能实现的全模态模型梦想

    引用swyx 🇸🇬 AIE Singapore! (@swyx)@swyx

    lowkey the funniest videos of the batch. thinky has some comedians!! congrats to @thinkymachines on reviving the omnimodel dream that others could not

  5. @swyx57

    Thinky Machines 分享了从零训练的交互模型,这类模型原生处理实时交互,而不是把交互能力拼接在回合制模型之上,并附上演示视频 piped.video/A12AVongNN4。swyx 转发这批演示视频并致意,称其复兴了其他团队未能实现的 omnimodel 设想。

    引用Mira Murati (@miramurati)@miramurati

    Today we're sharing our work on interaction models. A new class of model trained from scratch to handle real-time interaction natively, instead of gluing it onto a turn-based one. piped.video/A12AVongNN4

  6. @agi2asi61

    Replit 推出 Parallel Agents,可并行运行最多 10 个智能体,每个智能体获得自己的一份应用副本,并在自己的电脑上工作,最后以智能体方式合并各自的改动。转发该消息的 @agi2asi 未明确表态是否喜欢这一功能。

    引用Replit ⠕ (@Replit)@Replit

    Meet Replit Parallel Agents Build faster by running up to 10 agents in parallel Each agent gets its own copy of your app They work on their own computer Then merge their work agentically Video

  7. @gdb73

    OpenAI 宣布成立 OpenAI Deployment Company,帮助企业构建和部署 AI,把前沿 AI 落地到生产环境并产生业务价值,该公司由 OpenAI 多数持股和控制。公司起步配置 150 名 Forward Deployed Engineers 和 Deployment Specialists,并由 19 家投资机构、咨询公司和系统集成商提供 $4 billion 初始投资。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    Today we’re launching the OpenAI Deployment Company to help businesses build and deploy AI. It's majority-owned and controlled by OpenAI. It brings together 19 leading investment firms, consultancies, and system integrators to help organizations deploy frontier AI to production for business impact. openai.com/index/openai-laun…

    推荐理由:OpenAI 以 $4 billion 和 19 家合作方组建 AI 部署公司,读者可了解前沿模型落地企业的资本与组织方式。

  8. @frxiaobei49

    小北部分认同 Karpathy 关于 AI 输出将从 markdown 演进到 HTML、最终走向扩散模型直出交互视频的判断,认为 HTML 在仪表盘、对比和小交互上确实是质变。

    引用Andrej Karpathy (@karpathy)@karpathy

    This works really well btw, at the end of your query ask your LLM to "structure your response as HTML", then view the generated file in your browser. I've also had some success asking the LLM to present its output as slideshows, etc. More generally, imo audio is the human-preferred input to AIs but vision (images/animations/video) is the preferred output from them. Around a ~third of our brains are a massively parallel processor dedicated to vision, it is the 10-lane superhighway of information into brain. As AI improves, I think we'll see a progression that takes advantage: 1) raw text (hard/effortful to read) 2) markdown (bold, italic, headings, tables, a bit easier on the eyes) <-- current default 3) HTML (still procedural with underlying code, but a lot more flexibility on the graphics, layout, even interactivity) <-- early but forming new good default ...4,5,6,... n) interactive neural videos/simulations Imo the extrapolation (though the technology doesn't exist just yet) ends in some kind of interactive videos generated directly by a diffusion neural net. Many open questions as to how exact/procedural "Software 1.0" artifacts (e.g. interactive simulations) may be woven together with neural artifacts (diffusion grids), but generally something in the direction of the recently viral nitter.net/zan2434/status/2046982… There are also improvements necessary and pending at the input. Audio nor text nor video alone are not enough, e.g. I feel a need to point/gesture to things on the screen, similar to all the things you would do with a person physically next to you and your computer screen. TLDR The input/output mind meld between humans and AIs is ongoing and there is a lot of work to do and significant progress to be made, way before jumping all the way into neuralink-esque BCIs and all that. For what's worth exploring at the current stage, hot tip try ask for HTML.

  9. @karpathy55

    Karpathy 分享一个提示词技巧,在提问末尾要求 LLM 把回答组织成 HTML,再在浏览器里打开生成的文件查看,他还试过让 LLM 以幻灯片形式输出。他认为 AI 输出正从纯文本、markdown 走向 HTML,未来可能发展为扩散神经网络直接生成的交互式视频与模拟。他也提到输入侧同样需要改进,比如需要能指向和手势操作屏幕内容,人机之间输入输出的融合还有很多工作要做。

    引用Thariq (@trq212)@trq212

    x.com/i/article/205279610060…