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AI技术专栏作家
作为AI领域最有影响力的科学家之一,Thinking Machines 联合创始人、前OpenAI研究副总裁 Lilian Weng 的很多研究方向、研究思考和研究方法对今天的AI从业者带来很多启发。10月18日,在离开OpenAI,联合创办Thinking Machines后,Lilian Weng在硅谷难得地参加了一场公开对话。在这场华源Hysta2025年年会的炉边对谈里,她和主持人、硅谷
拒绝世界首富是什么体验?卡帕西:这事我熟!刚刚,马斯克高调邀请卡帕西,与Grok 5来一场编程对决——就像当年的“卡斯帕罗夫大战深蓝”。结果,卡帕西婉拒了:我宁愿与 Grok 5 合作,而不是与它竞争。在这种极限情况下,我的价值大概趋近于零。紧接着,不到一小时,马斯克又转发了卡帕西称赞特斯拉自动驾驶的帖子。这一早上,老马啥正事没干(可能顺带宣传了自家产品),尽骚扰前员工了。这卖的什么药?马斯克又
OpenAI团队狂吹了一波GPT-5,结果竟是闹剧一场......事情是这样的。几天前,OpenAI科学家Sebastien Bubeck激动转发,两位研究员联手GPT-5 Pro,仅用了一个周末,破解了10个「百年悬案」——埃尔德什难题(Erdos problems)紧接着,OpenAI科学副总裁Kevin Weil等人纷纷加入,大肆宣传。然而,真相很快浮出水面:这十道难题,早就被学界解决,并
这个周末 AI 圈非常热闹,OpenAI 陷入舆论中心,Google、Meta 和 AI 圈多位大佬加入混战。一句话概括就是:OpenAI 研究员宣称 GPT-5 「发现」了 10 个悬赏数学难题的解决方法,舆论误以为是 GPT-5 给出了解题方法,结果被发现只是检索到了早已存在的文献,引发了学界大佬的群嘲和对于 AI 夸大宣传的激烈讨论。故事要从几条引爆社交平台的推文说起。GPT-5
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”(deep search agents),两个实打实的工程痛点,一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考,另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折,研究者直面挑战,从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程,让复杂推理既有用又能跑得起来。您会看到一个清晰的工程取舍:把“高质量、可验证且跨来源”的问题做成训练燃料,把“早期工具输出”当作可随取随用的缓存
英伟达不光自己成长高速,现在它在AI领域的投资也坐上火箭了。最新数据显示,2025年过去的三个季度里,英伟达参与了50笔AI相关风险投资,这个数量已经超过了2024年全年的48笔。其中,做数据中心、计算等AI基础设施的公司和模型厂商平分秋色,各占了31%,做应用的今年也多了不少,占到了四分之一,其余则投向具身智能与自动驾驶领域。可以说是全面开花了。更夸张的是,这还没有算上自家VC部门NVentu
在近日的一次访谈中,Andrej Karpathy深入探讨了AGI、智能体与AI未来十年的走向。他认为当前的「智能体」仍处早期阶段,强化学习虽不完美,却是目前的最优解。他预测未来10年的AI架构仍然可能是类似Transformer的巨大神经网络。在最新一期的《Dwarkesh Podcast》里,Andrej Karpathy,这位OpenAI的创始元老、前特斯拉AI团队负责人、深度学习的大佬,
利用人类皮肤细胞也能造出 AI 处理器?一家名为 FinalSpark 的瑞士公司,认为生物计算是 AI 的下一次进化飞跃。该公司开发了一款生物处理器,这些处理器利用人体神经元来代替传统的硅基芯片,使用由人类皮肤细胞培育出的类脑器官作为计算单元。生物计算的最大优势之一,便是神经元计算信息所需要的能量远远低于数字计算机。据其估计,活体神经元的能耗甚至不到当前人们使用的数字处理器的一百万分之一。与全
LiblibAI 2.0:真· AI 创作 Studio作为一个熟练掌握各种 AI 工具的创作者,你可能熟悉这样的创作日常:我们需要为图片生成订阅 Midjourney,为视频生成购买 Pika 或 Runway,用 Topaz 来高清修复,甚至在不同开源模型之间来回切换、用 LoRA、蜘蛛网一样的 ComfyUI、Stable Diffusion……每多一个工具,就多一层摩擦。2 天前,国内最
AutoGame 创始人张昊阳离开腾讯后,带领团队打造的 AI 游戏《麦琪的花园》在 Steam 零推广登上新品榜 Top50,一个月积累超 5000 愿望单。通过自研 GameGPT 多智能体框架和大模型架构,他们让普通玩家能“一句话生成 NPC、任务与道具”,将 UGC 创作门槛降至短视频级别,把传统“金字塔型”内容生态变为“十字型”社交表达平台。这是一场关于 AI 如何重构游戏生产方式、如
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