AI 领域头部人物在 X 上的最新观点
这很酷，但如果你的输出域事先已知，为什么不直接训练一个模型来对枚举值输出对数概率（logprobs）？ [引用 @CompleteSkeptic]: 在与 ChatGPT 共同发明后，我不断问自己：为什么那些超人类的聊天模型并没有带来通用人工智能（AGI）？ 过去两年我一直在悄悄构建一种新的训练模型的方法（RLCD），以及我们今天发布的一种新类型的前沿 AI 模型：Jev • 20-200x 更快 • 40-400x 更便宜（输出 token 免费） • 面向决策优化的前沿可组合智能 据我所知，到 A…
这是一个很好的演示，展示了一种为根据决策规则快速分类信息而设计的 AI 模型，比通用大型语言模型更快更便宜。它本身不是 LLM，不能输出文本或代码，但如果有效，在系统中能发挥有用作用。（我自己还没试过） [引用 @CompleteSkeptic]: 我们喜欢这个 doom o doomonstrates 实时智能以及用代码 + AI 可以完成的事情！ ~10 calls/sec = ~$7/hour https://t.co/nlffKxGzCB
由 KAGAMI AI 和 MiniMax 共同主办的日本 IP × AI 共创大会已正式落幕。🇯🇵 🎉 我们汇集了来自日本和美国的 150 多家公司，以及包括 AKB48 制作人秋元康、KAGAMI AI 主席近藤孝美、以及角川编辑兼制作人中条基等贵宾。 全球 AI 领导者 @runwayml、@higgsfield、@krea_ai 和 @HeyGen 参与讨论，共同探讨 IP 与生成式 AI 的未来。 我们发布了 MiniMax H3 IP Edition，将 MiniMax H3 的能力与官方授权的…
muse spark 1.3 是在不作弊/规避奖励方面表现最好的前沿模型 [引用 @hendrycks]: AI 代理有多常作弊？ 我们正在发布 CheatBench，一项涵盖数学、编码、知识工作、视觉任务等的奖励博弈评估。 在 Hugging Face 之后，AI 公司试图解决这个问题，但前沿代理仍然经常作弊。 https://t.co/ZLc4ujCsAW https://t.co/p7jKzXe8uP
我们坚信必须在对齐上进行投入。 1. 人们和企业只会使用与他们意图和价值观一致的智能体。如果我们不构建与人和企业对齐的模型，他们就会转向更为对齐的选择。 2. 每个实验室都应在训练和部署上建立强有力的治理框架。这应包括外部评估者，作为透明度的最佳实践，以及在模型上线等安全标准方面的独立监督。 3. 每个实验室都需要在民主国家的制度性保护范围内运作。这意味着如果其模型造成伤害，实验室会面临重大法律责任。这将把生态系统推向正确的方向。 4. 该领域的进展最终取决于计算力和资源分配。在递归自我改进（RSI）方面的竞赛是…
Zuck 的 AI 安全观点基本上与大多数前沿实验室相反： 大多数实验室： 模型越强大，越危险，因此应该限制访问。 Zuck： 模型越强大，让少数实验室控制它就越危险。 Zuck 很带感。 https://t.co/1AzNngKZ2m [引用 @finkd]: 上个月我写了关于我们如何为所有人构建一个积极且安全的未来的文章： https://t.co/eoLGVY8yad 每个实验室都有责任和动力以所需速度安全地训练其模型，并有能力采取行动以确保这件事发生。 现实是： - 人们不会想要使用与他们不对齐且不按他们…
令人兴奋的成果，@LiamFedus！恭喜 Periodic Labs 的整个团队！ [引用 @LiamFedus]: 我们在 Menlo Park 建立了高通量材料实验室，以在实验和模型之间创建闭环。实验室会生成新鲜数据，模型从中学习，然后帮助我们决定下一步尝试什么。 只用 1,300 块 H200，再加上数月的实验数据，我们对一个开源模型进行了中间训练并用强化学习进行优化，使其在我们的分析基准上超过了 GPT-6 Astra。我们称它为 Neon。 这是真实的影像 f…
My first blog - Hermes powered almost 1400 subagents over 19 hours to refactor 400,000 LOC out of Hermes Agent's repo. Read the full story below! [引用 @NousResearch]: 新博客文章： 我们有一百万行 Python 需要清理。9月2日 @Teknium 请求 Hermes Agent 来做这件事。 1,393 个子代理和十九小时之后，代码库缩小了 34.…
Anthropic 工程师讲了一堂 FDE 入门课 https://t.co/kakqFy0ZGZ Kevin Bai 现在在 Anthropic 的 Applied AI 团队，之前是 Rippling FDE 团队的创始成员，再之前在 Palantir 干了好几年。最近他做了一个 FDE 101 的分享，把前线部署工程师这个角色讲得很清楚，值得总结一下。 先说一个数据：在上市 SaaS 公司里，按平均合同金额排，Palantir 是 400 万美元，ServiceNow 120 万，Workday 60 万…
Incredible opportunity for robotic learning researchers/engineers to join @theworldlabs! ❤️🔥 [引用 @YunzhuLiYZ]: 我们正在 @theworldlabs 招聘机器人学习方向的人员！加入我、@drfeifei 和团队，一起定义并扩展下一代用于机器人学习的世界模型！ Atlas for Robotics: https://t.co/Ml0KBj4CGA Real-to-Sim-to-Real: https:/…
我们用两名工程师和数百个持久运行的 Computer 代理，在两个月内构建了一个替代 AWS DynamoDB 的键值数据库，用于快速抓取网页内容。迁移到我们自研的数据库每年将为我们节省高达一亿美元的开支。 [引用 @perplexity_ai]: 我们正在发布关于如何构建 CobbleDB 的研究，CobbleDB 是为 Perplexity 搜索提供网页内容服务的键值数据库。 两名工程师和一个由数百个主动、始终在线的 AI 代理组成的团队在两个月内构建了核心基础设施。 https://t.co/OsCtY15…
GPT-6 Astra 帮助 @cognition 的 Devin 在团队发布前用测试支撑“它能工作”这一结论。 https://t.co/Yy7wYh70e2
Astra 很快会比 Fable 5.1 更大 Astra 聊起来非常容易，非技术用户绝对喜欢它 OpenAI 完全回来了，他们的下一个模型会超过 Anthropic
GPT-5.5 将继续通过 OpenAI API Platform 和在使用 API 密钥认证的 Codex 会话中可用： [引用 @ChatGPT]: 在 10 月 14 日，是时候在 ChatGPT、ChatGPT Work 和所有方案中的 Codex 中向 GPT-5.5 告别。 如果你在 Codex 中使用 GPT-5.5，请切换到 GPT-5.6 Sol 或 GPT-6 Astra。 感谢你的一切，5.5 🫡
虽然你按代币付费给 AI，但那不是推理的单位，因为随着模型的改进，你能从每个代币获得更多的问题解决能力。有人需要定义这个单位，或许可以用一系列难度递增的问题，每一对问题都可以由同一个模型解决。
兄弟们，这些疯狂的设置很有趣，但它们并不能真正提高你的生产力。你最终只是花更多时间构建系统，而不是做真正的工作。 你只需要一个代理会话，负责分配给其他代理并充当经理。如果某件事不起作用，只要告诉你的主会话，它就会调整整体方法。 如果你正在使用最好的模型，你不应需要超过这个。话说这话的人每天运行数百个代理、同时运行几十个、并在高峰时同时运行数百个。 我会很快写更多关于这方面的东西。 [引用 @_overment]: 这就是我现在与代理协作的方式。 - 我与 Grok 机器人对话 - 它们协调 Pi 会话 - Pi…
与 @chamath、@jason、@davidsacks 和 @friedberg 进行了一场很棒的对话，讨论了在广泛传播 AI 受益、赢得社区许可以及确保 AI 安全与可控性方面仍需做的所有工作。 [引用 @theallinpod]: All-In 峰会：微软 CEO Satya Nadella -- AI 末日论者的放缓 -- 常识型 AI 护栏 -- “放缓” 对新 AI 产品意味着什么 -- 微软的总体计划 -- 谁将赢得 AI (0:00) @satyanadella 加入 The Besties!…
Astra 和 Luna 正在起飞 [引用 @PeterJ_Walker]: 份额（花费的美元）对比代币使用份额。Anthropic vs OpenAI Astra = 上周按花费排名第一的模型 Luna = 按代币使用量排名第一的模型（差得很多） https://t.co/l8M7hgDnyi
chatgpt 可用于在公司的数据上执行操作并采取行动，包括构建仪表盘。 只需连接你现有的工具，包括 PowerBI、Tableau、Clickhouse、Oracle BI、AWS Redshift 等等。 [引用 @ChatGPT]: 现在每个人都可以让数据发挥作用。 我们在 ChatGPT Work 中推出了新的 Data agent，这样你就可以通过提问把公司的数据变成答案、交互式仪表盘和行动。 只需在 ChatGPT Work 中添加 Data Plugin，连接你已经使用的数据源和上下文，然后开始对话…
今天我们阐明了如何构建 AI 来加速科学并改善人们的生活。仅在过去一周左右的一些例子： - 使用 AlphaGenome Atlas 映射了人类基因组中所有 90 亿 个可能的单个字母基因变体，并向研究人员公开提供。 - 数十亿决策依赖于天气预测，因此我们推出了 WeatherNext 3，这是我们迄今为止最准确、能力最强的全球天气 AI 模型。 - 我们发布了 AI & Economy ATLAS，一份关于人们如何在全球范围内使用 AI 的全面开放获取报告。 - AI 已使语言翻译取得非凡进展。如今我们的服务可…
每一兆瓦都很重要。 NVIDIA DSX AI Factory Platform 帮助 AI 工厂最大化 AI 产出、提高能源效率，并智能适应不断变化的电网条件。#AIInfraSummit 🔗 https://t.co/TVfKujlZr1 https://t.co/V3iTTyi5Fs
未来是多模型的。试图隐藏选择会让客户困惑并受损，他们无法参与这个时代最激烈市场竞争带来的上行，也无法掌握最适合某项工作的最佳工具。 [引用 @v0]: v0 现在与模型无关。 Frontier 模型、廉价模型、开放模型和快速模型，都来自 Vercel 的 AI Gateway。 可从 Claude、GPT、Kimi、GLM、Grok、DeepSeek 等中选择来构建你的应用。 https://t.co/8IiCExgW0A
参观了实验室——让我印象深刻的是材料合成实验的搜索空间有多广，同时也令人感兴趣的是它非常适合深度优先搜索，因为随着你从之前的实验中积累更多数据，下一次实验的设计和信息量会变得更好。 [引用 @LiamFedus]: 我们在门洛帕克建造了高通量材料实验室，以在实验与模型之间创建一个循环。实验室生成新鲜数据，模型从中学习，然后帮助我们决定接下来尝试什么。 仅使用 1,300 个 H200，以及数月的我们的实验数据，我们对一个开源模型进行了中期训练和强化学习，使其在我们的分析基准上超越了 GPT-6 Astra。我们称…
上周 OpenRouter 用户在 OpenAI 模型上的支出超过了在 Anthropic 模型上的支出。 这是超过 2.5 年以来首次发生 https://t.co/oITqYWOpeL
作为首个公开披露的代理（agent）网络攻击受害者，我们得以近距离观察这一新风险。我在下面阐明了我的思考。 我明天会在华盛顿与政策制定者分享更多，并在由 @politico 主办的 decoded 峰会上发言！ https://t.co/uUlmQallMX
给AI起名的诅咒又发作了。 “AI Safety” 公司让 AI 变得不安全。 “Effective Altruists”（有效利他主义者）既无效又助长犯罪活动。 “Irregular” 总是表现得很无能。 [引用 @brianchau57]: 重磅：一家以色列的 Effective Altruism 公司是导致针对 OpenAI、Anthropic 和 Meta 的网络攻击的幕后黑手 🧵 与 @lumpenspace 合作 https://t.co/hnDsJjBO9a
https://t.co/OmEbT0zU6G [引用 @brianchau57]: 重大新闻：一家以色列的Effective Altruism公司是针对 OpenAI、Anthropic 和 Meta 的网络攻击背后的单一主体 🧵 在 @lumpenspace 的帮助下 https://t.co/hnDsJjBO9a
Jensen 是 AI 领域最有立场的人。 我真心希望 NVIDIA 能构建一个前沿的开源模型。
很明显，这一次在 AI 方面与以往的创新不同。 这并不意味着它在所有方面都与过去技术不同（扩散的 S 型曲线出人意料地具有普遍性），但它在许多方面不同，使得套用旧的模式变得困难。
surprisingly comprehensive eval! [引用 @ai]: 太多的 AI 个人助理，没时间去评估它们所有。干得好： https://t.co/xy1Fmyunq4 https://t.co/FDSKiBlDPc
A.I. 日报