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AI 领域头部人物在 X 上的最新观点

John Schulman@johnschulman2
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作为补充,极不可能对前沿模型在像数学这样的领域的提升有大量贡献的是基于用户数据的训练——这些提升来自于扩大规模的预训练和 RLVR。用户数据更可能用于发现失效模式或用雇佣的注释员难以重现的情形。 话虽如此,各模型公司在多大程度上用用户数据训练存在差异(上传代码库并非假设)。我希望能有更强的规范,要求披露公司如何用用户数据训练——用什么方法,以及为提升什么能力。 [引用 @johnschulman2]: 这并不是今天新闻中最显著的方面,但关于用户数据问题,存在不同种类的“用用户数据训练”,它们在隐私/知识产权方面的…
Ethan Mollick@emollick
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你现在在数学中看到的,是不平滑前沿的结果,也是其他职业将出现情况的前兆。是的,数学家会做数学,但他们也有其他被视为重要的任务(指导学生、维护学术社区、保障领域的未来、培养对数学的热爱),这些是 AI 做不到的。 数学家似乎至少有一种担忧:通过专注于数学家所做工作中最耀眼、最明显的要素(做证明),AI 公司正在损害那些 AI 无法胜任的其他任务。AI 可以发现超越人类的证明,但这并不是数学职业的全部,而且实际上可能削弱并减少对数学家其他重要工作的关注。如果最具可见性的部分被取走,要向外界捍卫数学家所做的许多其它任务…
Teknium 🪽@Teknium
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本月我们的重点是 QoL、错误修复、架构健壮性和打磨 [引用 @tonysimons_]: 🤣 Hermes Agent 刚刚让 Telegram 的设置变得几乎愚蠢地简单。 Hermes Desktop 现在内置了二维码快速设置。 打开 Messaging → Telegram。 扫描二维码。 Hermes 处理机器人配对,检测你的 Telegram 账号,填写允许列表,应用配置并重启网关。 就是这样。 又一个理由去直接用 HERMES! 🪽
clem 🤗@ClementDelangue
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几乎没有严肃的关于 AI 存在性风险的研究。为什么?也许这可以是第一步? [引用 @DFintelligence]: 我刚花了 2 小时审视关于 AI 导致人类灭绝风险的学术文献。除了几乎没有相关研究之外,几乎所有内容都指向书籍和小说,或是“回形针”式的捷径,这些主要是思维游戏,在现实生活中没有实际应用。 而且我读到的几乎没有一个情景是可信的……
Tencent Hy@TencentHunyuan
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🚀 AuK 正式推出。音频领域的 Nano banana🍌 一个用于统一语音生成与编辑的开源基础模型。 自然语言指令 + 参考音频。一个接口。 零样本 TTS。指令控制生成。内容编辑。Whisper-conversion。去口音。音色/风格/情感编辑。速度/音高控制。增强、去噪、多说话人和音乐分离。 同时发布 AuK-Flash:4 步推理。在匹配条件下约快 ~4.5×。 代码、权重和演示已上线。试用并分享你的反馈。 🤗 Paper & upvote: https://t.co/zEveUsuJRF ⭐ G…
歸藏(guizang.ai)@op7418
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真的很离谱,这个人之前在 OpenAI,后来去 Anthropic 上班,上了三个星期还是六个星期就离职了。 然后输出了一堆 AI 末日论的信息,全是观点,没有事实。 1.3 亿的曝光,很难想象大家为什么都很相信这个东西 [引用 @hilbertspaess]: 我今天从 Anthropic 辞职了。过去三年我在 OpenAI 和 Anthropic 从事预训练研究。两家公司都没有负责任地行事。他们正直奔着自我改进的超级智能狂奔,并拿我们的生命做赌博。以下是更多想法。
Greg Brockman@gdb
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Astra 用于医学教育: [引用 @ZentrixHQ]: GPT-6 Astra 刚刚解决了医学生几十年来一直面临的一个问题 医学生几十年来一直在应对同样的三个问题。有人与他们交谈,识别出全部三个问题,并用 Astra 构建了一个在一个工具中解决这些问题的服务。 这些问题是结构性的。平面的解剖图完全剥夺了器官的深度感。CT 断层切片无法自然而然地连接…