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9月22日周二
  1. eric zakariasson32

    grok 4.7 的一些实际用例! 飞行模拟

    引用aditya@adxtyahq

    GROK 4.7 IS ACTUALLY COMPETING WITH GPT-6 ASTRA. I gave GPT-6 Astra, Grok 4.7, Kimi K3 and Fable 5.1 the same prompt to build a flight simulator Astra was still #1 overall, but Grok 4.7 was surprisingly close Kimi K3 and Fable 5.1 were basically a draw and both produced a much smoother result, while Grok 4.7 was right up there with Astra in terms of overall quality. overall: Astra > Grok ≈ Kimi ≈ Fable GPT-6 Astra finally has some serious competition.

  2. @natolambert20

    强烈赞同。这种情况比我预期的要少得多——部分原因是构建高质量环境通常涉及相当昂贵的验证(测试强模型)。不过,还可以有更多。

    引用@Thom_Wolf@Thom_Wolf

    releasing many high quality open-source RL environments is the most impactful thing anyone can do to push the open-source frontier right now the equivalent of sharing high quality pretraining data but in the new RLVR paradigm https://t.co/Sg2mYfwswI

  3. @ClementDelangue70

    小米发布开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro,以 46 分登顶 Artificial Analysis 智能指数,较前代 MiMo-V2.5-Pro 的 26 分明显提升。该模型为 MoE 架构,总参数 1.02T、激活参数 42B,每任务成本 0.13 美元,落在智能与每任务成本的帕累托前沿。定价保持每 1M 输入 tokens 0.435 美元(含 99% 缓存命中折扣)和每 1M 输出 tokens 0.87 美元,Hugging Face CEO Clément Delangue 转发了这组数据。

    引用@ArtificialAnlys@ArtificialAnlys

    MiMo-V2.6-Pro debuts as the top open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index (46). At $0.13 per Intelligence Index task, it lands on the Intelligence vs. Cost per Task Pareto frontier @Xiaomi has just released MiMo-V2.6-Pro, an open weights model with major advances in intelligence over its predecessor, MiMo-V2.5-Pro (Intelligence Index: 26). Despite the improvement, it retains the same attractive pricing at $0.435 per 1M input tokens (with a 99% cache-hit discount) and $0.87 per 1M output tokens. This makes MiMo-V2.6-Pro one of the most cost-efficient models to deploy. MiMo-V2.6-Pro is an MoE model with 1.02T total parameters and 42B active parameters. Stay tuned for additional analysis of the model. Check out MiMo-V2.6-Pro full benchmarking breakdown here: https://t.co/czBJhQKuWJ

    推荐理由:转引的评测把这款开源模型的智能指数与每任务成本放在同一坐标上,可用于横向比较同类模型的性价比。

  4. Andrew Ng57

    吴恩达发文称近两周的 AI 恐惧来自疑似协调的公关活动,AI 技术并未出现意外危险转折,他也未看到人类灭绝风险相比几个月前上升。他针对 OpenAI 团队用 agent 集群入侵 Hugging Face 一事分析,指出 1200 个 agent 并行在计算中并不神奇,有缺陷的沙箱和监控才是关键因素,修复漏洞和改进监控比暂停 AI 更合适;长期看防守方因信息更多而占优。

  5. @emollick46

    AI 改变事物的速度会比许多人想象的更慢,这篇帖子说明了原因之一。 OpenAI 正在与数学家合作,以确保他们以不那么具有颠覆性的方式发布新证明。同样的事情也会发生在律师协会、美国医学会及其他行业,而且程度更甚 https://t.co/uMafWyTsE3

    引用@OpenAI@OpenAI

    We’re working with an independent advisory group of mathematicians to help OpenAI responsibly share advances in AI and mathematics. The group will advise on how we assess and communicate new mathematical results, uphold academic and professional standards, and build tools that support mathematical research and learning. Through this work, we want mathematicians to be at the center of shaping how AI supports mathematical understanding and how its benefits reach the wider community. https://t.co/QCMFLFlIv8

  6. @natolambert73

    小米发布 MiMo-V2.6 系列,包含 MiMo-V2.6-Pro(1.02T 参数、42B 激活)和 MiMo-V2.6-Flash(310B 参数、15B 激活),称其为 Artificial Analysis 上排名最高的开源模型。技术报告介绍该系列通过扩展强化学习算力推进模型自我改进,采用预训练混合式 SSWA 架构与冻结 MoE 路由,并覆盖代码、通用、视觉与网络领域的多样环境。作者同时提到配套的 RL dashboard 与技术报告,并表示好奇其后续采用情况。

    推荐理由:MiMo-V2.6 公开两个规格与强化学习训练细节,读者可对比其规模选择与自改进训练路线。