上周末在推特平台上有一篇写在谷歌文档里短文，在国外的科技/投资圈得到了非常广泛的浏览，叫做 The End of Software ( 软件的终结 ), 作者 Chris Paik 是位于纽约市的风险投资基金 Pace Capital 的创始合伙人，他之前同样在谷歌文档里总结的自己的投资框架也得到广泛的阅读。
OpenAI自研芯片的计划终于看到了实质性进展。根据SemiAnalysis最近的一篇文章，他们正从谷歌TPU团队招募人才，扩展自己的芯片研发组。
不久之前，Google DeepMind 发布了 AlphaFold3，再次引发了人们对「AI + 生命科学」的讨论。
公司旗下Talkie产品，已在Google Play下载排行榜上跻身前五。
AlphaFold3引起的浪潮下，一个新的抗体设计生成式AI大模型浮出水面。
不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑（Symbolic Logical）表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。
怎样才能将可爱又迷人的柯基与柴犬的图像进行区分？
过去十年间，基于随机梯度下降（SGD）的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中，Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD，还是 Adam，亦或是其他优化器，最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。
OpenAI前员工Leopold Aschenbrenner，之前在超级对齐（Superalignment）部门，可是能和Ilya大佬共事的。
要怎么介绍李飞飞？
