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AI 领域头部人物在 X 上的最新观点

24h 要点速览每 3 小时归纳一段 · UTC
  1. 3 条

    Greg Brockman 表示 Databricks 已向所有工程师全面部署 Astra,并称其在复杂系统设计等任务上优于之前模型。

    Greg Brockman 宣布 ChatGPT Ads 已与 Shopify 合作上线,商家可直接从 Shopify 目录创建并管理广告活动。

    Brett Adcock 宣称 Figure 在人工智能方面取得突破,并将于明日展示该成果。

  2. 5 条

    Yuchen Jin 今天向所有 Databricks 工程师部署了 GPT-6 Astra,表示其在复杂任务上优于竞品并提高了代码支出。

    OpenAI 发布了用于追踪、调查和披露模型失配事件的新框架,并随框架发布六份报告。

    Nathan Lambert 赞扬公开发布的 MiMo-V2.6 大规模强化学习资源,称其非常出色。

  3. 10 条

    SpaceXAI 宣布 Grok Voice 在 fal 上线,支持0.70秒响应、字级时间戳及多语音克隆。

    Guillermo Rauch 表示 typesafeai 的 Jev 在 p95 下比 GPT Luna 快5–18倍且更准确,拟加入 Vercel AI Gateway。

    Aidan Gomez 宣布与 Aleph Alpha 完成最终协议,Cohere 将成为跨大西洋的基础模型开发者。

    Yuchen Jin 发现 OpenRouter 上的 Union Alpha 达到 Claude Fable 5.1 水平且成本低十倍以上,盼其开源。

    Grok 宣称 Grok Build 会随使用越发智能,记住约定、决策与项目事实并支持会话记忆与整理命令。

  4. 12 条

    Boris Cherny 说 Claude 已把 chat 与 Cowork 合并为一个可跨场景携带上下文的单一 Claude。

    Bindu Reddy 宣布 Abacus AI Bot 为永久免费个人 AI,可路由并使用网络上的免费 LLMs 执行个人事务。

    Gorden Sun 介绍 Dream-RSI,利用历史探索记录低成本“做梦”重演以离线评估并进化 AI Agent 策略。

    Alexandr Wang 表示 Muse 已在100个真实案例中为用户节省了共计$9,649.71。

    OpenRouter 报告称三个开源权重实验室在2026年花费已增长10倍以上,而闭源模型支出增长较慢。

  5. 无值得记录的动态
  6. 2 条

    Mistral AI宣布与Mozilla建立合作,旨在为使用AI浏览网页的用户带来隐私、控制和选择。

    Bindu Reddy称扎克解决了AI节奏问题,并主张实验室应确保模型安全,否则若AI出事故将面临刑事责任。

  7. 1 条

    MiniMax (official) 在日本IP AI共创大会上发布了MiniMax H3 IP Edition,结合官方授权的日本IP与MiniMax H3能力。

  8. 3 条

    Yuchen Jin 表示 Jev 是新发布的模型,声称20–200x更快、40–400x更便宜,作者测试未花费超过0.10美元。

    Amjad Masad 认为若输出域已知,直接训练模型生成枚举项的对数概率更合适。

    Ethan Mollick 认为这是一个优秀演示,展示用于按决策规则快速分类的信息模型,非LLM且不能输出文本或代码。

全部动态
Greg Brockman@gdb
237 赞 · 11 转发 ·
很高兴能帮助 Shopify 商家在 ChatGPT 中为他们的产品做广告: [引用 @harleyf]: ChatGPT Ads for @Shopify 已上线。我们是 @OpenAI 的第一个商业合作伙伴。 OpenAI 直接从 Shopify Catalog 拉取数据,所以商家的产品已经在其中。 商家自行设置广告活动、预算。免费安装,可在 Shopify 管理后台直接跟踪。 消费者在向 ChatGPT 询问购买建议。Shopify 商家可以决定他们如何准确地出现在结果中。 https://t.co/kRr…
Greg Brockman@gdb
449 赞 · 14 转发 ·
wall-to-wall 部署 Astra 给 Databricks 的工程师: [引用 @pwendell]: 今天我们向 Databricks 的每位工程师部署了 Astra(N=~3500)。一些可能对其他人有帮助的说明: 1. Astra 在高度复杂的任务上无可争议地超过了我们之前的最高端模型(Opus 5、Sol 5.6),特别是在与高级系统设计或长程横向任务相关的方面。 2. 给予工程师 Astra 后,与基线相比,整体编码支出增加了大约 60%…
Alexandr Wang@alexandr_wang
207 赞 · 8 转发 ·
太棒了!muse 的设计目标就是让*每个人*都能轻松使用! 我们非常激动能把它推向更多人! [引用 @herrmanndigital]: 我觉得 Muse 会赢得休闲 AI 之争。 我把它展示给我快70岁的父亲,他一下就明白了。他惊讶我能让它为我生成整份合同、更新内容,然后通过短信把合同邮件并发送给客户。 Claude、OpenAI 都很棒。但到目前为止,我会说不到1%的人真正理解这些模型的含义。Meta 刚好把这一切变得非常简单。 致敬…
OpenAI@OpenAI
2.1k 赞 · 200 转发 ·
我们在分享 OpenAI 用于跟踪、调查和披露模型不对齐实例的新框架。 该框架设定了公开披露的标准和时间表,包括在我们尚未完全解释或缓解该行为时的披露情形。更复杂的案例可能需要更长时间的调查或与第三方协调。 我们将优先展示那些揭示新不对齐机制、已知行为发生重要变化或挑战关于安全或缓解假设的示例。 与该框架一并,我们发布了六份报告,介绍过去六个月中在模型训练或评估期间观察到的不对齐行为实例。 这只是一个起点。我们将通过实践和公众反馈来完善该流程,并持续分享更多报告。 https://t.co/ismCCkeE0L
Nathan Lambert@natolambert
206 赞 · 7 转发 ·
迄今为止公开的最酷的规模化 RL 资源之一!太让人高兴了。 [引用 @_LuoFuli]: 将近半年的沉默。我们把它用来研究一个问题:RL 能扩展到多远。 MiMo-V2.6 目前正处于其 RL 运行的中间阶段。我们扩展的三件事:计算(~2B tokens per step, 1568 prompts × 16 rollouts, fully async)、环境与测试框架(多任务 agentic RL,在一次运行中混合多个测试框架)、以及评分器计算(agentic in-group credit assignme…
SpaceXAI@SpaceXAI
213 赞 · 23 转发 ·
在 fal 中使用 Grok Voice 构建智能、低延迟的 agent,解决真实客户问题 [引用 @fal]: Grok Voice 已在 fal 上线。 来自 @SpaceXAI 的最新语音模型,可在 0.70 秒内作答并在句子结束前完成工具调用。提供带词级时间戳的转录、覆盖 25+ 语言的 30+ 语音的文本转语音,以及从两分钟音频克隆声音。 本视频中的每个声音都来自 Grok Voice。 {"likes":213,"reposts":23,"comments":24,"views":30703}
Guillermo Rauch@rauchg
235 赞 · 7 转发 ·
我们在 @typesafeai 看到了非凡的结果。𝚏𝚡 的默认模式是 auto,带有一个对每个命令进行分析的安全审查器。 今天那个审查器运行在 GPT Luna 上。Jev 在 p95 上快了多达 18 倍,且更准确。它将加入 @vercel AI Gateway 并可能成为新的默认选项。 [引用 @fazxes]: 我们用 @typesafeai 的 Jev 对 fx auto 模式(安全)分类器做了基准测试。 简短结论:大约比我们目前的首选 𝚐𝚙𝚝-𝟻.𝟼-𝚕𝚞𝚗𝚊 快 5-18 倍且更…
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
228 赞 · 6 转发 ·
我们今天向每位 Databricks 工程师部署了 GPT-6 Astra。 它在最困难、长周期任务上击败了 Claude Opus 5,并将我们的编码支出提高了 60%。我认为它是最强的模型。 昂贵。但希望值得。 [引用 @pwendell]: 今天我们向 Databricks 的每位工程师(N≈3500)部署了 Astra。以下一些可能对他人有帮助的说明: 1. Astra 在高度复杂的任务上,无可争议地优于我们之前的最高端模型(Opus 5、Sol 5.6),尤其是与高级系统设计或长周期横向任务相关的。 2…
Alexandr Wang@alexandr_wang
247 赞 · 8 转发 ·
“muse 是我自 ChatGPT 以来用过的最棒的应用——无论是否基于 AI——在带回那种最初‘哇’的感觉方面。” 你让我很激动 🥹🥹🥹 [引用 @0xShayan]: Muse 是我自 ChatGPT 以来用过的最棒的应用——无论是否基于 AI——在带回那种最初“哇”的感觉方面。 它只是……就是好用 界面/用户体验非常温暖友好,AI 本身感觉很聪明,几乎不需要引导。 我对 ChatGPT 在工作/浏览器使用上的最大抱怨是许多操作被屏蔽,但不知为何,Muse 的这些功能就能……
Matt Shumer@mattshumer_
229 赞 · 6 转发 ·
把我(非常简单的)agent 设置给了我妈妈。 她给他起名叫 Morgan。他刚为她的网站成交了一笔 600 美元的广告合同。 人们对他们的设置想得太复杂了。Bitter Lesson 同样适用于 agents:只要问模型,让它生成所需的东西。 [引用 @mattshumer_]: 大家,这些疯狂的设置固然有趣,但它们并不会真正提高你的生产力。你最终只是花更多时间去构建系统,而不是实际做真正的工作。 你只需要一个 agent 会话,它可以分配任务给其他会话并担任经理角色。如果有东西不起作用,只要告诉你的主会话,它…
Teknium 🪽@Teknium
284 赞 · 18 转发 ·
推出 Hermes Agent 插件目录! 你可以在 Hermes Desktop 应用的功能部分访问它,轻松搜索、浏览并探索社区和官方插件! 也欢迎提交你自己的! [引用 @NousResearch]: Hermes Agent 现在有了插件目录:从 4 个官方插件和 96 个社区插件开始,涵盖桌面模块、新平台、浏览、专用工具等。 我们的团队会审核每个社区插件,并且会定期添加新插件。 https://t.co/sNGEQVvUlc https://t.co/dZl0eGJbHu {"likes":284,"re…
Boris Cherny@bcherny
916 赞 · 44 转发 ·
今天还有:Claude Docs、Claude Slides 和 Claude Design 在每个对话中都可用。 向 Claude 要一份演示文稿,你会得到可以打开、编辑并导出为 PowerPoint 或 PDF 的文件。文档和设计也是一样。不需要跳转到单独的工具——它们就在聊天中。 [引用 @claudeai]: 你现在也可以在对话中制作幻灯片、文档和设计。 在 Claude Docs 中草拟单页说明,使用 Claude Slides 把它变成演示文稿,再用 Claude Design 模拟一个匹配的视觉效果…
Boris Cherny@bcherny
693 赞 · 27 转发 ·
Claude Code 展示了 AI 能完成真正的工作,而不仅仅是回答问题。开发者把一个功能交给 Claude,回来时就拿到已发布的代码。这也是行业中许多严肃工程工作的所在。 Cowork 证明知识工作者也能做到同样的事:把简报交给 Claude,回来时拿到完成的文件。 今天,聊天和 Cowork 开始合并为一个 Claude。方向是:一个 Claude 在你工作的一切地方携带上下文。每个人都能简单地访问 Claude 的全部能力。 这几周我每天都在用这种体验,感觉很棒。更简洁、更快、更强大。 我们会逐步推出。我…
Gorden Sun@Gorden_Sun
218 赞 · 30 转发 ·
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
244 赞 · 9 转发 ·
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
572 赞 · 17 转发 ·
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
411 赞 · 24 转发 ·
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
287 赞 · 7 转发 ·
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
1.1k 赞 · 4 转发 ·
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
519 赞 · 38 转发 ·
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
292 赞 · 25 转发 ·
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
319 赞 · 20 转发 ·
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
284 赞 · 62 转发 ·
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
530 赞 · 33 转发 ·
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_
364 赞 · 8 转发 ·
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
317 赞 · 44 转发 ·
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
481 赞 · 31 转发 ·
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
846 赞 · 77 转发 ·
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…
Guillermo Rauch@rauchg
244 赞 · 4 转发 ·
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
Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp
314 赞 · 14 转发 ·
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…
Ethan Mollick@emollick
221 赞 · 9 转发 ·
我刚想起这条线程,那天我在玩 GPT-3.5 (text-davinci-003),就是在它发布的那天,ChatGPT 前两天。 不到四年,LLM 已经成为美国政治的中心,LLM 的投资又成为美国经济的中心。太疯狂了。 [引用 @emollick]: 我发帖说图像生成人工智能在过去一个月里呈指数级提升。 好吧,今天发布了一个新的 GPT-3 文本模型。 AI 现在可以写押韵诗。 还有首字母诗。 还有五行打油诗(limericks)。 还能解释糖果驱动的 FTL 引擎如何帮助我逃离水獭。 https://t.co/…
宝玉@dotey
223 赞 · 21 转发 ·
好消息,ChatGPT 现在美国区有礼品卡了,你可以用礼品卡充值。 Best Buy、Giftly 都可以买 兑换地址:https://t.co/iU33mCS6HL https://t.co/RJD64FlzS4 [引用 @jxnlco]: ChatGPT 礼品卡在美国已上线! 礼品卡为人们提供了与朋友和家人分享 ChatGPT 的新方式。它们也把 ChatGPT 带到了人们已经购买礼物的渠道,为即将到来的节日季做准备。 收卡人可以在 https://t.co/oX1jDGtz1t 兑换他们的卡,把资金添加到他…
MiniMax (official)@MiniMax_AI
266 赞 · 22 转发 ·
H3 一直在变得更快。⚡️ @sgl_project + VDN-H3 现在将 MiniMax H3 推到了超过 2× 实时去噪,在 8× B200 上 - 预热后端到端生成 14.4s 的 768p 视频只需 9.0s,且未检测到质量回退。 开放模型通过开放生态系统互相促进。🚀 [引用 @sgl_project]: SGLang-Diffusion 与 VDN-H3 现在只需 9.0s 就能生成 14.4s 的 768p 视频 🚀 在 8× B200 上,8 步去噪仅需 6.9s,达到了超过 2× 的实时速…
François Chollet@fchollet
297 赞 · 24 转发 ·
> 可以把智能定义为把经验转化为能力的效率;按这个定义他们远远落后于我们 是的,人们可以按这种方式定义智能,而且这是正确的。按这个度量,当前的 AI 在智能上大约比人类低 6 个数量级。 你的祖先的进化史并没有让你为 Python 编程做好准备,但你可以在几百小时内学会熟练使用 Python。一个大型回归模型在训练上需要大约相当于 ~10^9 小时的训练数据(这还不包含它所有与编程无关的训练数据)。 当前 AI 在另一个维度上也远低于人类:测试时的计算效率和能量效率。一个人类可以通过消耗的能量来完成一个 ARC-…
NVIDIA@nvidia
247 赞 · 34 转发 ·
AI 正在改变我们构建、工作和发展经济的方式。 在 #AllInSummit 上,@JensenHuang 加入了 @theallinpod 讨论接下来会发生什么——从审慎的监管和开放模型到对 AI 基础设施的持续投资。 🎥 完整对话: [引用 @theallinpod]: THE ALL-IN SUMMIT 正在直播! @JensenHuang 加入 The Besties 现场!(并有一通来自 @POTUS 的传奇电话) -- AI 死亡论者骗局 -- 超智能已经到来? -- RSI 实际是什么 -- AI…
Alexandr Wang@alexandr_wang
286 赞 · 17 转发 ·
“使用 https://t.co/QPXwIj6q5o 是第二个让人感觉“哦,这很重要”的 AI 时刻” [引用 @tylerpalmer]: Chat GPT 是第一个让我拿起电话打给别人的 AI 产品。 https://t.co/qonIEClnIO 是第二个。 我是 Chat GPT 最早的几个用户之一,在它成为产品之前。那时它是一个开发者工具和放在开发者登陆页的研究预览。我使用了它,然后立刻打电话给十几个朋友和家人,告诉他们这项技术以及它可能造成的影响。我告诉他们去…
Guillermo Rauch@rauchg
460 赞 · 15 转发 ·
Agents 的好坏取决于你赋予它们的证明检查器、编译器、类型系统和 linter。 𝚜𝚑𝚊𝚍𝚌𝚗/𝚕𝚒𝚗𝚝 帮助 agents 按照你的设计系统规则保持正轨。 补充:验证器 + 技能是新的“框架”! [引用 @shadcn]: 推出 shadcn/lint。一个以 agent 为中心的 Tailwind 设计系统 linter。 你定义允许的内容。当 agent 违反规则时,错误会解释问题所在以及如何使用你的组件、变体和主题修复它。 这能做很多事情。让我来展示 ↓ https://t.co/…
Aravind Srinivas@AravSrinivas
492 赞 · 23 转发 ·
我们正在扩大与 @nvidia 的合作,把完全本地化的 AI 带到配备 RTX GPU 的 Microsoft Windows PC 上。在运行 NVIDIA 硬件和 Perplexity harness 的每台 Windows PC 上实现不受限的本地智能。尽情享用! [引用 @perplexity_ai]: Portable Computer 现在可在配备 @NVIDIA RTX GPU 的 Windows PC 上使用。 在你的电脑上本地运行 harness、agents 和模型。 处理本地文件和已连接的应…
Guillermo Rauch@rauchg
567 赞 · 9 转发 ·
欢迎 Steren,Google Cloud Run 的创建者,加入 Vercel。 他将领导 Fluid 系列计算产品(Functions、Containers、Sandbox、Builds)。 Serverless 是云的最后一章,而 Steren 在 Google 帮助定义了这一范式。 Agents 是下一个前沿,它们需要为其设计的新计算原语。很高兴 Steren 再次带领这一转变。 [引用 @steren]: 今天是我在 Vercel 的第一天 https://t.co/ZjaOuLFjg7