近日，在红杉资本主办的 AI Ascent 上，OpenAI 研究科学家 Dan Roberts 做了主题为「接下来的未来 / 扩展强化学习」的演讲，其上传到 YouTube 的版本更是采用了一个更吸引人的标题：「9 年实现 AGI？OpenAI 的 Dan Roberts 推测将如何模拟爱因斯坦。」
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试，旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
「压缩即智能」。这并不是一个新想法，著名 AI 研究科学家、OpenAI 与 SSI 联合创始人 Ilya Sutskever 就曾表达过类似的观点。
近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。
Anthropic 的崛起是2024年全球 AI 产业最受瞩目的现象之一，它是 OpenAI 强有力的挑战者，令很多厌倦了 OpenAI 式虚张声势和夸大其词的 AI 研究者和开发者耳目一新。
对 AI 研究者来说，数学既是一类难题，也是一个标杆，能够成为衡量 AI 技术的发展重要尺度。近段时间，随着 AI 推理能力的提升，使用 AI 来证明数学问题已经成为一个重要的研究探索方向。
Ilya Sutskever（前 OpenAI 联合创始人兼首席科学家）在前几天召开的 NeurIPS 会议上表示，大模型的预训练已经走到了尽头。而 Noam Brown（OpenAI 研究员，曾带领团队开发出在德州扑克中战胜职业选手的 AI 系统 Pluribus）在近期关于 OpenAI O1 发布的采访中提到，提升 Test-Time Compute 是提升大模型答案质量的关键。
几个小时前，著名 AI 研究者、OpenAI 创始成员之一 Andrej Karpathy 发布了一篇备受关注的长推文，其中分享了注意力机制背后一些或许少有人知的故事。
BlueLM-V-3B 是一款由 vivo AI 研究院与香港中文大学联合研发的端侧多模态模型。该模型现已完成对天玑 9300 和 9400 芯片的初步适配，未来将逐步推出手机端应用，为用户带来更智能、更便捷的体验。
