AI 斯坦福新开了一门课,专门讲 AI 怎么自我进化 斯坦福CS329A课程揭示了AI进化的底层逻辑:从Scaling Law的碰壁到推理时扩展的兴起,从思维链的偶然发现到RLHF的价值注入。本文拆解这些关键突破,探讨AI agent如何从聊天工具蜕变为真正的问题解决者,并分析自我改进循环的潜力与风险。 深思圈 AI AgentRLHFScaling Law
AI Kimi K3深度分析报告,月之暗面如何用最笨的路线重回牌桌 月之暗面发布Kimi K3,2.8万亿参数刷新开源模型纪录,登顶代码榜。这家被行业判了缓刑的公司,用规模路线重回牌桌。本文拆解其技术、融资与定位,探讨开源模型的新活法。 山姆 Kimi K3Scaling Law大模型
业界动态 苦修者梁文峰 AGI的探索路径正分化成两条路线:一条相信规模扩大将带来智能的“顿悟”,另一条主张在现实世界中持续“渐悟”。DeepSeek创始人梁文峰选择了第三条路——先让AI学会如何学习。本文深入剖析这场关于智能本质的路线之争,以及它如何影响资本的下注方向。 智见 Time AGIDeepSeekScaling Law
具身智能 具身智能的GPT-3时刻悄悄来了 具身智能正迎来关键拐点!Generalist AI的GEN-1机器人以99%的任务成功率震撼业界,其1小时快速学习能力与1800次连续稳定操作,标志着物理世界数据的Scaling Law首次被商业验证。这场从2%到99%的质变背后,揭示了一个更残酷的竞争逻辑:未来属于那些最先建立垂直场景数据护城河的企业。 酸奶AIGC AI竞争GEN-1Scaling Law
AI AI Agent 摩尔定律:每7个月能力翻倍,带来软件智能大爆炸 AI Agent领域正经历指数级增长,能力每7个月翻倍,甚至在2024-2025年加速至每4个月翻倍。这一趋势被称为“AI Agent摩尔定律”,预示着未来几年AI将从完成简单任务迈向处理复杂项目的里程碑。本文深入探讨这一现象背后的驱动力、技术瓶颈及潜在的“软件智能爆炸”(SIE)终局猜想,揭示AI自主开发AI的革命性前景。 海外独角兽 AI AgentScaling Law产品分析
AI 直击黄仁勋GTC主题演讲:全世界都误解了Scaling Law 在2025年3月18日的GTC(GPU技术大会)上,英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲,阐述了他对AI行业发展的最新见解,并宣布了一系列重要产品和技术的发布。本文将直击黄仁勋的演讲现场,解读他关于Scaling Law(扩展定律)的独特观点,以及英伟达在GPU、AI推理加速、数据中心建设、机器人技术等领域的最新进展。 甲子光年 AI产品Scaling Law英伟达