5年白领下岗,AGI靠RL一飞冲天?网友:这是让狗学会打麻将!
5年白领下岗,AGI靠RL一飞冲天?网友:这是让狗学会打麻将!只靠强化学习,AGI就能实现?Claude-4核心成员放话「5年内AI干掉白领」,却被Karpathy等联手泼冷水!持续学习真的可能吗?RL的真正边界、下一代智能的关键转折点到底在哪儿?
只靠强化学习,AGI就能实现?Claude-4核心成员放话「5年内AI干掉白领」,却被Karpathy等联手泼冷水!持续学习真的可能吗?RL的真正边界、下一代智能的关键转折点到底在哪儿?
无需蒸馏任何大规模语言模型,小模型也能自给自足、联合提升?
强化学习(RL)已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习(Agentic RL),你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
尽管人工智能(AI)在飞速发展,当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代,过程费时费力。
据《金融时报》报道,由OpenAI 前CTO Mira Murati 创立的隐秘人工智能初创公司 Thinking Machines Lab 已完成 20 亿美元种子轮融资 。这笔交易使这家成立仅 6 个月的初创公司估值达到 100 亿美元。
熬夜写作业却被AI检测判成ChatGPT代笔,成绩归零还可能毕不了业!休斯顿大学的Leigh Burrell靠15页证据才洗清冤屈。AI检测工具误判频出,逼得学生录屏自证清白,教育界的信任正在崩塌。连老师自己的文章都被标成AI生成?
你能想象一个汽车经销商每天漏接45%电话的场景吗?这意味着几乎一半想要预约保养、询问配件或购车咨询的客户都被直接晾在了一边。
近年来,随着社交媒体的迅猛发展,“假明星诈骗”可谓是层出不穷。在国内,最著名的莫过于那位“假靳东”:不少大妈在短视频平台上刷到“靳东”的账号,头像是靳东、视频是靳东、说话也是靳东,甚至还会温柔喊你“亲爱的”“小可爱”,让人忍不住心动。
过去一个月,你听到了多少次Vibe?如果你关注AI的各种动态,那应该比你过去N年听到的次数都多。
在 AI 领域,英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型(LLM)训练和推理的核心计算引擎。
刚刚过去的618,罗永浩又创下炸裂新纪录——被自己的AI分身打败了!在百度电商直播间,罗永浩数字人强势登场,不仅爆梗频出、神似度拉满,还一举打破老罗本人首秀纪录,成交额破5500万。这背后,大模型已成为幕后操盘手!
“对发现问题的投入,与解决问题同样重要。”这是上海人工智能实验室主任周伯文在首届明珠湖会议所作开场报告中的核心观点之一。
大语言模型(LLMs)在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调(RLFT),通过自我生成的推理链(CoT)优化模型,提升决策能力。实验表明,RLFT可增加模型探索性,缩小知行差距,但探索策略仍有改进空间。
据媒体报道,两位知情人士透露,英伟达正在与富士康洽谈,计划在美国得州休斯敦的一座新工厂内部署人形机器人,该工厂将用于生产英伟达的AI服务器。消息人士称,这将是英伟达产品首次在生产线上由人形机器人协助下制造,同时也有望是富士康首座在生产线上使用人形机器人进行生产的AI服务器工厂。
一个融合真实地理空间与AI生成技术的开放世界模拟平台,由Genesis物理引擎驱动,支持人类与机器人在社区中共同互动、成长与演化。
第一个 AI 搜索引擎,要归苹果了?
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理,平均每项任务执行 23 个推理步骤,访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建,并完全通过端到端智能体强化学习进行训练,也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
前有美图的出海,验证了“颜值经济”的普适性,也悄然改变着大众对于修图工具类产品的消费认知。
一个大模型有了火星图片,能做什么?
一个真实世界模拟器。
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最近,一类「穿越 vlog」爆火了。有人让 Veo 3 变成「时间机器」,将人们带回历史事件中进行现场直播。
硬氪获悉,触觉感知与具身智能领军企业「帕西尼感知科技」(以下简称“帕西尼”),已于近日完成新一轮 A 系列融资。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步,agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域,科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域,如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律,正成为该领域亟待突破的关键问题。
陶哲轩罕见接受了一次长长长长访谈,把他关于数学、AI、教育和人类智慧的最新认知,都对外分享了。
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理能力正以前所未有的速度发展。
只需修改两行代码,RAG向量检索效率暴涨30%!
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下,高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架,并结合 Golang 生态工程化框架,深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代,单个 Agent 的能力已到瓶颈,组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功