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AI 领域头部人物在 X 上的最新观点

Gorden Sun@Gorden_Sun
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Google 与马里兰大学等提出 Dream-RSI:让 AI Agent 在历史探索记录中低成本自我进化 长程探索任务的元策略优化通常需要极高的试错成本,这项研究直接将已完成的探索记录树作为精确的离线重放模拟器。 新策略无需重复调用模型执行真实代码,只需在历史轨迹中“做梦”重演即可筛选出更优方案,实现零执行成本的离线评估。 优胜策略随后部署至新一轮在线探索并扩充模拟器池,在保持甚至提升算法与算子发现质量的同时,最高降低 162 倍的探索调用开销。 项目介绍:https://t.co/jB6I6yKFIE
Alexandr Wang@alexandr_wang
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muse 帮这位用户在 WiFi 上节省了超过 $5000! [引用 @raunaqbn]: @Muse 总是让我惊讶! 今天我让它打电话给 Xfinity 为我砍网费。它通过了电话树找到了人工客服,遇到验证短信它本看不懂,就把电话接到我这!有一段时间是 muse 代理、我和那个毫不知情的 Xfinity 客服在通话中。 合并账单节省是 $85.30/月,锁定 5 年,大约在这段时间节省了 $5118。…
Alexandr Wang@alexandr_wang
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muse 在 100 个不同故事中为人们节省了 $9,649.71 想象一下当十亿人都有 muse 时,这会为人们节省多少钱!! 我们正在努力扩大访问范围,把它带到每个地方! [引用 @SingularityRes]: Meta 的 Muse AI 在真实用户身上节省了 $9,649.71,并为他们跑了 129 次差事——我有收据。 下面是 100 个真实故事,按省钱金额排序。最厉害的那些简直疯狂
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
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Jev 已经发声了。 它选出了哪个模型是 AGI。 快 20–200 倍。便宜 40–400 倍。这可能让像“将大型模型用作法官”这种东西变得异常快速且几乎免费。 (我试了很多提示,仍然没有花掉 $0.10。) https://t.co/1Uhh4nMGDl [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…
Amjad Masad@amasad
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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…
Ethan Mollick@emollick
211 赞 · 4 转发 ·
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
MiniMax (official)@MiniMax_AI
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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…
Alexandr Wang@alexandr_wang
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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…
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
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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…
Jeff Dean@JeffDean
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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…
宝玉@dotey
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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…
Aravind Srinivas@AravSrinivas
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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…
Matt Shumer@mattshumer_
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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…
Satya Nadella@satyanadella
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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!…
Greg Brockman@gdb
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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…
Sundar Pichai@sundarpichai
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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…
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