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仅显示 2026年9月10日 周四 的内容 · 查看全部日期 →

Greg Brockman@gdb
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Astra 用于抗体可开发性预测: [引用 @andrewaiginin]: GPT-6 Astra 在我们的基准测试中现在是预测抗体可开发性表现最好的前沿模型。🧬 找到能结合的抗体只是开始。它会聚集吗?它会保持稳定吗?它真的能像药物那样发挥作用吗? GPT-6 Astra 比我们测试的其他前沿模型更好地预测这些可开发性属性。🤯 是的,那个显示……的交互式可视化也在……
Anthropic@AnthropicAI
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我们正在发布迄今为止最详尽的威胁情报报告。 报告涵盖了人们如何试图滥用 Claude——用于网络攻击、影响行动、监视、生物学以及制造武器——以及我们如何发现并阻止这些行为。 我们中断了报告中描述的每一次行动,并将从这些事件中得到的教训用来加强我们的防护措施。在合适的情况下,我们也将发现共享给了执法机构和其他 AI 公司。 这些案例并不典型:我们重点展示的是一些我们见过的最复杂的滥用实例。但它们尤其重要,因为它们向我们展示了 AI 滥用的发展方向、我们防护有效的地方以及需要改进的地方。 我们发布这份报告,是希望其他…
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…
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……
meng shao@shao__meng
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最近分享的 5 门来自 Stanford、CMU 和 MIT 三所大学的 AI 课程,我再整合分享一次,视频内容很多,可以先收藏慢慢学习 🔖 1. 斯坦福大学 CS329A Self-Improving AI Agents 人定义意图、Agent 执行的新软件工程 2. 斯坦福大学 CS 329Z: Engineering AI Agents 从模型到系统:流水线 → 复合 AI → 自主 Agent 3. 斯坦福大学 CS146S: The Modern Software Developer 人定义意图、A…
Tencent Hy@TencentHunyuan
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