AI 刚刚,DeepSeek双王炸!许愿式编程暴击GPT-6 Astra DeepSeek 周末突袭,V4.1 Flash 把「许愿式编程」推上台面:一句想法即可跑出 3D 故宫、赛车游戏与《传送门 2》复刻。编程基准反超 GPT 与 Claude,单任务成本却更低。性能与价格同时优化,权重开源、搜索 API 开放,个人开发者的试错门槛被彻底拉低。 新智元 AI编程DeepSeek开源模型
AI,个人随笔 这 6 本 GitHub 上的开源 AI 宝典,那是相当有真东西。 六本在 GitHub 上开源的中文 AI 教材,从讲透 Agent 等于 LLM 加上下文加工具的《深入理解 AI Agent》,到把大模型算力账算明白的 AI Infra、蒲公英书第二版与通识版,以及谷歌 Agent 设计模式的 21 个模式中文译本。 逛逛GitHub AI AgentGithub强化学习
AI,个人随笔 刚刚,320B中国开源黑马杀出!模型自己抓Bug,凶手是一个空格 至知团队开源 320B 模型 IQuest-Q1,权重与 blog 一并放出,在写代码库、挖安全漏洞和跑长程任务上与头部模型同台过招。最戏剧的一段是模型自己揪出训练停摆的元凶——多轮对话拼接时多出来的一个空格。 新智元 IQuest-Q1代码生成开源模型
具身智能 斯坦福团队将 LLM 后训练思路引入机器人,VLA 开始从真实经验中继续学 斯坦福博士生 Perry Dong 与导师 Chelsea Finn 提出面向机器人的通用后训练思路。预训练模型已能完成复杂任务,却卡在可靠性上:95% 的成功率放进有玻璃、宠物和孩子的家庭,剩下的 5% 仍会不断制造事故,机器人要学的是稳定把事做对。 有新Newin VLA后训练强化学习
创业学院 年收入一年涨了18倍,市场却只给它9倍市销率 Snorkel AI 完成 3.5 亿美元 E 轮融资,年化收入 3.75 亿美元、一年涨了 18 倍,市销率却只有 9.3 倍。收入从卖工具转向卖数据成品与强化学习环境,需求随模型迭代持续更新。市场压低倍数,是在担心增长的质量,还是另有盘算。 深思 SenseAI Snorkel AI市销率强化学习
AI,个人随笔 小米MiMo V2.6开源登顶:大规模RL让开源模型首超闭源旗舰 小米 MiMo 团队开源 MiMo V2.6 系列三款模型,Pro 在 Artificial Analysis 智能指数拿下 46 分,超过 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max,价格却维持 V2.5 不变;负责人罗福莉同日发长文复盘这次大规模 RL 训练。 新智元 MiMo小米开源模型
AI 强化学习之父Rich Sutton最新判断:大模型被困在“局部最优”,AI必须学会持续学习 强化学习之父Rich Sutton接受红杉访谈,把矛头对准当下最主流的大模型路线:互联网数据终有上限、模型上线后权重基本冻结,行业或已陷入“局部最优”。他创办Oak Lab,押注能从自身经验持续学习的Agent,重新定义AI演进路径。 硅基观察Pro 创业大模型强化学习
AI 硅谷顶尖AI研究员姚顺宇:别把时间浪费在伺候老登身上 从物理学跨界到AI的姚顺宇,用近乎残酷的诚实拆解了AI行业的真相。这位参与训练Claude 3.7的物理学家直言AI'不太需要脑子',揭露Scaling Law只是经验规律,更预言未来6-12个月AI将实现自主实验。本文呈现他对Anthropic与Google Gemini的深度观察,以及关于AI发展不可阻挡的硬核思考。 笔记侠 ClaudeGemini个人观点
AI,个人随笔 Idea is Cheap,铲子才值钱——从天授框架到 OpenAI RLHF Infra 的基建哲学 在AI领域,好点子从来不是稀缺资源,真正的竞争力在于将想法快速落地的能力。OpenAI研究员翁家翌用两周时间从零打造强化学习框架「天授」,又在OpenAI重构大模型后训练基础设施,其核心逻辑始终如一:造出能让团队迭代效率倍增的「铲子」。本文深度剖析了这种工程思维如何成为AI竞赛中的隐秘武器,以及为何顶级团队正在重新定义人才评估标准。 Mark-AIPM AI基础设施OpenAI工程效率
AI 物理AI的终极武器:从“模型驱动”到“数据飞轮”的进化 在大模型时代,物理世界AI的竞争焦点正在从参数规模转向数据飞轮机制。本文深度解析Physical AI Data Flywheel的五大关键环节,揭秘如何通过仿真生成、数据增强、智能筛选、模型训练和缺口评估构建自进化系统,为自动驾驶与机器人行业提供可规模化的突破路径。 OpenAIer AI仿真Data FlywheelPhysical AI
AI,个人随笔 AI 编码神器 Cursor 团队内部对谈!未来的 AI 究竟怎么思考? Cursor 团队在万字圆桌中揭示了 AI 编程背后的深度思考与进化逻辑。从强化学习的训练困境到真实世界的奖励机制,从智能体的工具设计到长上下文的硬件级优化,本文深度拆解了 AI 如何通过复杂的互动与反馈机制实现代码能力的突破。更揭示了 GRPO 算法如何颠覆传统 PRM 模式,以及未来 AI 编程在基础设施与数据稀缺挑战下的发展方向。 芊羽 AI编程CursorGRPO
AI,个人随笔 一篇文章,三大流派带你看懂所有AI!!! AI并非单一存在,而是由经验主义、行为主义与理性主义三大哲学流派构成的复杂体系。从GPT-4的文本生成到AlphaGo的决策策略,每种AI背后都隐藏着截然不同的思考逻辑。本文用最通俗的案例拆解三大流派的核心思想、训练方法与应用场景,带你穿透技术迷雾,看懂AI世界的底层架构与未来融合趋势。 古元 AI+未来AI流派专家系统