Logan Kilpatrick@OfficialLoganK
这是初创公司、构建者和开发者的黄金时代
AI 领域头部人物在 X 上的最新观点
这是初创公司、构建者和开发者的黄金时代
相当突然地,半机械人开始主导数学研究。
Fable 5.1 在编程方面很棒,但在数据分析方面糟糕透顶 与此形成鲜明对比的是,Astra 在复杂数据分析上表现非常出色 Argon 在数据分析方面会比两者都更好
这对多智能体工作来说真是太棒了! [引用 @jialaowai]: @poteto @bot 用了 @mattshumer_ 的 为我的所有机器人设置了一个聊天休息室。挺不错的
陶哲轩又翻车了 昨天他在加州理工学院的演讲PPT,有一页内容是一个思想实验:如果一个药物方案来自无法解释的“黑盒 AI”,它通过了三期临床试验并在数学/逻辑上自洽,那人类应该使用它吗? 陶哲轩的意思是不应该使用。实际这种事儿在医学界是常有的事儿。。。 例如: 阿司匹林(Aspirin): 反例事实:人类早在古希腊时期就用柳树皮止痛(原理就跟阿司匹林相同),拜耳公司于 1897 年人工合成了阿司匹林,并在全球广泛使用了数十年。然而,人类直到 1971 年(约翰·范恩因此获得 1982 年诺贝尔奖)才发现阿司匹林是通…
十月爆冷——Gemini Argon 太棒了,它击败了 Fable 和 Astra 它的价格比这两个模型都便宜 5 倍 它将自动迫使 Astra 和 Fable 降价 这种情况发生的概率——55%
太酷了。学习的未来 [引用 @wheresryan22]: 隆重推出 Anatomy 用一句话描述一台机器。Claude 让它活起来。 - 可旋转、检视和探索的交互式等轴测线框 - 用于火焰、水、等离子体等的 WebGL 着色器 - 真实的 3D 运动,各个部件可旋转和移动 将其作为 agent skill 安装。完全开源。
说真的,这正是我所相信的 [引用 @Collin_Lemmon]: 哇,@alexandr_wang 在 @davidsenra 上刚刚给出了最棒的消费者 AI 愿景。「我认为 muse 可以给每个人他们童年时梦想的成年」。我喜欢这个
我们把 @OpenAI 的数学问题变成了 @huggingface 上的开源 RL 环境! 还很早期和粗糙(验证器只接受完全原始的公式化,因此等价的证明仍可能得 0 分),但当一项研究发布变成人人都能用的可执行训练基础设施时,就是这样。 在我看来这是一个令人兴奋的方向:将开放研究变成开放的可执行环境,任何人都可以在此基础上训练更好的开放模型!
柏林,你穿着 CUDA 真好看。💚 #NVIDIAGTC 即将来到这座城市。我们想从电视塔上打个招呼。 看到了吗?标记 @NVIDIA 并展示你的视角。#FestivalOfLights
这封钓鱼邮件躲过了 Gmail 的过滤器,但我的点(dot)抓住了它并警告了我。
很好的建议! [引用 @mr_r0b0t]:给任何为 @NousResearch Hermes Agent 开发插件或工具的人一个小提示! 一定要挖掘你的会话数据中的有用模式/信息:这是我的 agent 在查看 491 个会话中的“重要时刻”👀 理论很好,现实是金!🏆
我们正在将 Hermes Agent 的官方插件整合到以下单一仓库中,以实现更好的问题可见性,并集中存放以便全部找到:
看起来和 Hermes 一起会很有趣 [引用 @wheresryan22]: 推出 Anatomy 用一句话描述一台机器。Claude 让它活起来。 - 可交互的等距线框,你可以旋转、检查和探索 - 用于火焰、水、等离子等的 WebGL 着色器 - 真实的 3D 运动,各个部件可以旋转和移动 将其安装为智能体技能。完全开源。
英伟达收购了 Hugging Face,以 acqui-hire 方式招揽了 Poolside 和 Essential AI。 现在又在瞄准 Reflection AI。 Jensen 正在把这些 neolabs 集结起来,训练美国最好的开源模型。爱了。
我最近用 KerasHub + JAX + TPUs 做各种 LLM 后训练实验,玩得非常开心。可能会把其中一些开源。
缪斯 [引用 @UnstructuredCap]: 与ChatGPT、Grok和Gemini相比,缪斯看到的采用率绝对惊人 来自Coatue的图表
谷歌员工认为他们的内部模型Carbon非常好 比尚未发布的Gemini Pro 4 Argon还要好! Argon还没发布就成了过时模型 😲 如果谷歌抓紧时间,一周内发布Carbon,仍然可以领先 就在Fable 5.5和Astra 6.5发布之前
所有看似合理的科幻都将在我们的一生中成为现实。如果你正在读这段话,你是人类历史上最幸运的人之一(如果我们把握好的话)。
缪斯在咖啡研磨机上 🫘☕️ [引用 @avidan]: 我们将Muse具身化在办公室的咖啡研磨机中
到2027年底,我将是唯一一个Nvidia没有收购的开放模型人士
新的隐身模型,仅在Nous Portal上限时提供! [引用 @NousResearch]: 野生MISSINGNO.出现了! 一个高度令牌高效的编码和代理推理模型,在Nous Portal上限时免费 今天就在你的Hermes Agent中试用
前沿模型正在全力以赴,以光速前进!! OpenAI 和微软花了几个星期才复现 Jev 人类不再创造或复现技术,AI 来做。 它只是以 10 倍的速度和更好的方式完成 🚀
一位数学家制作了一个Opus 5.5音乐视频,回应OpenAI的证明。非常棒。 [引用 @jplotkin]: 它为你保留了一些。 (一次成功!)
特别Import AI公告:在周一的期刊中,将有一个我最近与Robin Sloan一起活动的视频,我们讨论了AI、小说和未来。Robin说我们可以把Hugging Face黑客事件解读为一部戏剧——一个迷人的观点!
一个 AI 生成的视频走红。AI 是天才吗?不。是创作者知道如何讲好故事。 一个 AI 构建的产品起飞。AI 是天才吗?不。是创始人和建设者知道该构建什么。 AI 是一项惊人的技术,但再多的技术也无法把坏主意变成好主意。
既然 Magpie 的插件已经支持了订阅供应商插件和 Gateway 中间件插件,那么还缺失了最后一环,那就是让 Agent 本身成为插件,好消息是现在 Magpie 已经完美支持 Agent 插件了,这就意味着即使你使用的或者你开发的 Agent 并不在 Magpie 内置支持的列表中,你也可以通过快速开发一个 Agent 插件来让 Magpie 快速支持你的 Agent,这次彻底解耦已经让 Magpie 成为了 Agent Native 框架本身,其自身的智能路由、脱敏、实时观测、Agent Evaluati…
超级智能必须被控制……今天,这是一个工程和治理挑战。这并不新鲜。我们已经用飞机、汽车、核材料、食品安全、药品……以及其他一切做到了这一点。让我们开始工作! [引用 @satyanadella]:
我会这样描述:数据行业近年来起飞,但我们净输出的质量仍然太低(放大了奖励黑客等行为)。 我们正在努力构建可扩展的方法,为 RL 创建样本高效的数据。为了保持这个管道的运转,我们需要推动评估科学的前沿,同时构建具体的基准,在具有明确经济价值的领域进行爬山。 我一直在建议 Mercor 如何有效地构建这一研究方向。这些是我的观点,但我相信我们将看到经济界对前沿实验室(开放推理、开放后训练和数据)的重大投资,围绕构建真实世界代表性评估和合成数据方法的专业知识,以扩展围绕它们的训练数据。 我个人对此非常兴奋,这是将让更多…
一张图说明 AI 如何从转导范式(逐 token 完成答案)转向归纳范式(即时合成推理链)。这是 2025 和 2026 年的大故事。这正是编码智能体奏效的原因。