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AI领域资深专家
斯坦福等新框架,用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”,领先GPT-4o——AgentFlow,是一种能够在线优化智能体系统的新范式,可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。它由规划器、执行器、验证器、生成器四个专业智能体组成的团队通过共享内存进行协作,利用新方法Flow-GRPO,在系统内部直接对其规划器智能体进行实时优化。以Qwen-2.5-7B-Instruct为基座模型的A
魔幻啊魔幻。全球顶级咨询公司麦肯锡,居然收到了OpenAI最近给Tokens消耗大客户颁发的奖牌。麦肯锡自己还怪自豪的,第一时间就把奖牌po到了领英上。等等,好像哪里不对……但凡过遍脑子,都能察觉出“这份荣耀”有点不对味——你花百万美金买PPT的麦肯锡,竟然是ChatGPT的大客户?!这大概也意味着,很多机构花了数百万美元购买的战略咨询PPT,其实是ChatGPT制作的。实际
OpenAI正面临绝对的算力稀缺。总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重,已经到了用痛苦与煎熬来形容的程度。说起来也不意外,现在AI领域但凡想搞点新东西,算力都是绕不开的坎儿。在最新访谈中,Brockman提到,算力是所有创新的根本驱动力,但也正是因为计算资源有限,OpenAI还有许多正在研发中的惊人产品目前无法发布。比如前段时间推出的ChatGPT Pulse,无需提
拒绝世界首富是什么体验?卡帕西:这事我熟!昨日,马斯克高调邀请卡帕西,与Grok 5来一场编程对决——就像当年的“卡斯帕罗夫大战深蓝”。结果,卡帕西婉拒了:我宁愿与 Grok 5 合作,而不是与它竞争。在这种极限情况下,我的价值大概趋近于零。紧接着,不到一小时,马斯克又转发了卡帕西称赞特斯拉自动驾驶的帖子。这一早上,老马啥正事没干(可能顺带宣传了自家产品),尽骚扰前员工了。
黄仁勋大家都见得多了,但你见过他女儿讲具身智能吗?这不,黄仁勋女儿Madison Huang首次公开亮相直播访谈节目,作为英伟达Omniverse与物理AI高级总监,与光轮智能CEO谢晨,以及光轮智能增长负责人穆斯塔法一起,对“如何缩小机器人在虚拟与现实之间的差距”展开深刻探讨。光轮智能是一家专注于仿真合成数据技术的公司。和专注于大模型的企业不同,他们的核心目标是帮助AI更好地理解和进入物
李飞飞的世界模型创业,最新成果来了!刚刚,教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM(A Real-Time Frame Model),不仅具备实时运行、持久性和3D一致性,更关键的是——单张H100 GPU就能跑。此外,RTFM的设计遵循三大核心原则:效率:仅需单张H100 GPU,RTFM便能以交互级帧率实时完成推理运算。可扩展性:该架构具备随数据量与算力增长而持续扩展的能力。它通过端到
OpenAI新研究团队,刚刚曝光了——OpenAI for Science,致力于构建加速数学和物理领域新发现的人工智能系统。黑洞物理学家、物理学新视野奖获得者Alex Lupsasca官宣加盟,并且透露:作为理论物理学家,我曾认为人工智能要触及研究前沿,还需要很长时间。然而,GPT-5 Pro的出现彻底改变了我的看法。他发现,只需要30分钟,GPT-5 Pro就能解决他当时花了数
当Agent学会了自我进化,我们距离AGI还有多远?从自动编写代码、做实验到扮演客服,能够通过与环境的持续互动,不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”(Self-evolving Agent)实力惊人。然而,一项由上海AI Lab、上海交大、中国人民大学、普林斯顿大学等机构联合发布的最新研究敲响了警钟:一个agent在自我进化的过程中,可能会不知不觉中“走偏”,踏上歧路。这项工作
在多模态大模型的后训练浪潮中,强化学习驱动的范式已成为提升模型推理与通用能力的关键方向。然而,大多数现有方法仍以文本为中心,视觉部分常被动地作为辅助信号输入。相比之下,我们认为在后训练阶段重新审视视觉自监督学习的潜力,设计以视觉为中心的后训练对于增强多模态大模型对于视觉信息本身的细粒度深入理解也同样至关重要。为此,来自MMLab@南洋理工大学的最新论文《Visual Jigsaw Post-
前端UI的工作,被谷歌AI一夜干没了。就在最新能力展示中,Gemini 3.0 Pro居然自己“捏”出了一个macOS。只靠几行提示词,谷歌的AI就在浏览器里复刻出了苹果引以为傲的UI。Prompt: Design and create a web os like mac os full functional features from text editor , to dile man