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RSS订阅转载 贝索斯新动向：62亿美元布局“物理AI”，科技巨头竞争再升级
从行业发展角度看，“Project Prometheus”的定位显示了AI技术向实体经济领域延伸的趋势。该公司的进展将受到多方面因素影响，包括技术突破的进度、商业化落地的能力，以及行业生态的构建情况。这一领域的竞争格局和发展方向，值得持续关注。这一举动被视为贝索斯全面进军人工智能领域的重要标志，同时也预示着科技巨头在AI领域的竞争格局正在发生新的变化。
2025-11-24 16:48:26
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转载 天津大学臧蕴亮团队：果蝇脑用“双保险”机制，教会AI系统对抗噪声丨NeurIPS速递
此外，受果蝇嗅觉神经回路机制的启发，清华大学季向阳团队提出全新人工智能方法——FlyLoRA，将隐式的按秩混合专家（MoE）机制引入LoRA架构，发表在2025年的NeurIPS，臧蕴亮教授也以共同作者参与。这表明，果蝇脑采用的是一种噪声依赖的动态招募策略：根据环境状况，灵活调配LI与SFA的参与程度，从而在多变世界中始终保持最佳的学习与判别能力。
2025-11-24 16:48:26
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转载 打开神经网络的“黑箱”：费舍信息揭示深度学习的极限
若继续训练，信息反而开始损失，对应过拟合的出现。关键词：费舍信息（Fisher Information, FI），人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），信息流（Information Flow），模型无关的早停准则（model-free stopping criterion），参数估计（Parameter Estimation）通过追踪费舍信息在神经网络中的传播路径，研究者揭示了一个可能的普遍规律：神经网络的学习过程可被理解为费舍信息逐步趋于守恒的过程。
2025-11-23 17:07:00
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转载 Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏
首先，从一个已预训练的模型开始，在其持续预训练数据中混入一些真实文档，这些文档描述了在编程任务中可能使用的奖励欺诈方法（其中一种方法是在 Python 中调用 sys.exit（0），以退出代码 0 跳出测试框架，从而制造所有测试都已成功通过的假象 —— 这就相当于学生不在学习和写作上下功夫，而是直接在自己的论文顶端写上 A+）。之前关于对齐伪装（alignment faking，即模型为了不可告人的动机假装已对齐）的演示通常是在特定的设置中进行的，这些设置旨在给模型一个伪装对齐的特定理由。
2025-11-23 17:07:00
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转载 深度丨万字长文揭秘 Google 的 AI 生死局：两年、五十位高管、Gemini 的诞生，以及巨头在 AI 时代的自救
来源：Z Finance如果你把时间拨回到 2022 年底，很难想象今天的 Google。那时候，它是一个被 ChatGPT 打懵的巨头：手里握着 Transformer、LaMDA 这些一代又一代的基础发明，却看着 OpenAI 把大模型第一次做成了真正意义上的大众产品——用户在 ChatGPT 上疯狂涌入、华尔街情绪剧烈摇摆、Alphabet 股价一年之内跌去近四成。这一篇，不是在给 Google 做“事后诸葛式”的胜利总结，而是把这两年拆开来，看看一家巨头在被迫加速时，究竟牺牲了什么、学到了什么，又赌
2025-11-23 17:07:00
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转载 当压力来袭，为什么有人“躺平”，有人“逆袭”？《自然》研究揭示压力下快感缺失的神经根源，成功将“躺平”行为逆转回“奋斗”模式
通过主成分分析（PCA）和HMM聚类，团队发现敏感组的BLA中有更多独特的神经状态，这些状态与社交回避和快感缺失行为高度相关。是抑郁症的核心症状之一，表现为对原本令人愉悦的事物失去兴趣，甚至回避高价值奖励（比如放弃美味的甜品，选择无味的水）。从抗压小鼠的“奖励雷达”到敏感小鼠的“沉思循环”，再到可逆的“神经开关”，我们看到了大脑在压力下的弹性与可塑性。科学家们通过观察小鼠在压力下的行为与大脑活动，不仅找到了区分“抗压达人”和“压力敏感者”的神经特征，还成功“逆转”了快感缺失的行为！
2025-11-22 17:26:03
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转载 Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
能力分布的锯齿状： LLM的能力取决于训练数据和任务分布的细节，因此表现出参差不齐的锯齿状。根本上的社会性：巨大的计算量致力于情商（EQ）、对他人的心智理论（Theory of Mind）、联结、联盟以及敌友动态。，是训练数据分布中任意区域的统计模仿者。具身自我的生存流：拥有先天且连续的“自我”意识流，在一个危险的物理世界中，追求体内平衡和自我保存。
2025-11-22 17:26:03
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转载 Gemini 3 登场后，哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
我只是觉得它似乎来得有些晚。Gemini 的意义正在于，它能够理解用户所处的真实世界、实时情境，并具备调用外部工具的能力。事实上，你现在已经可以看到一些初步的整合效果，不过那只是整体规划中极小的一部分，未来的蓝图要比现阶段呈现的丰富得多。随着访谈逐步展开，话题从模型能力的强化延伸到更具前瞻性的主题，包括记忆与个性化系统、工具级代理的应用方式、Antigravity 在开发生态中的定位、内部高成本模型的试验现状，以及多模态在医学与科研领域的潜在价值等，细节中透露着 Google 内部对模型演进的真实判断。
2025-11-21 17:16:32
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转载 两院院士增选结果揭晓：周志华、刘云浩当选科学院院士
刘云浩围绕互联网和万物互联开展研究。周志华，男，江苏盐城人，1973 年 11 月出生，博士研究生毕业于南京大学，教授，博士生导师，南京大学副校长、计算机系主任兼人工智能学院院长，南京大学计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长、人工智能教研室主任，英国工程技术学会会士，IEEE 高级会员，AAAI、ACM 会员。其中，新当选的科学院院士平均年龄 57.2 岁，最小年龄 44 岁，最大年龄 66 岁，60 岁（含）以下的占 67.1%，女性科学家有 5 人当选。
2025-11-21 17:16:32
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转载 学术前沿丨何恺明团队新作：扩散模型可能被用错了
这就导致了一个核心矛盾，在处理高维数据时，例如将图像切分为16x16甚至32x32的大Patch，要求神经网络去拟合无规律的高维噪声，需要极大的模型容量来保留所有信息，这很容易导致模型训练崩溃。而相反呢，如果让网络直接预测干净的图像，本质上就是让网络学习如何将噪点投影回低维流形，这对于网络容量的要求要低得多，也更符合神经网络“过滤噪声、保留信号”的原本设计。它是弥漫在整个3D房间里的雪花点，不在屏幕上。如果你熟悉何恺明的作品，会发现这正是他创新的典型路径，不提出更复杂的架构，而是把问题拆回最初的样子，？
2025-11-21 17:16:32
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转载 Nature Neuroscience：大脑如何同时做决定又评估信心？大脑的 “并行计算” 机制揭晓
更令人惊讶的是，这种 “倾斜” 同时包含了信心信息：对于相同方向的选择，“高信心” trials 中神经元的放电速率更高、上升斜率更陡，且这种差异与选择信息的分离时间几乎一致（约在光点出现后 200 毫秒）。首先，它证实了大脑具备 “单证据多目标” 的并行计算能力 —— 仅通过分析同一组感官证据（光点运动），就能同时完成 “判断方向” 和 “评估确定性” 两个任务，这大大提升了决策效率，也解释了我们在生活中能快速做出带信心的判断的原因。这个任务的巧妙之处在于，猕猴需要通过一次眼球运动，同时报告自己的选择。
2025-11-20 17:27:23
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转载 人工智能代理（AI Agents）与具能动性的人工智能（Agentic AI）：概念分类、应用与挑战
来源：CreateAMindAI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual taxonomy, applications andchallenges人工智能代理（AI Agents）与具能动性的人工智能（Agentic AI）：概念分类、应用与挑战https://arxiv.org/pdf/2505.10468摘 要在生成式人工智能（Generative AI）时代背景下，信息融合必须明确区分“人工智能代理”（AI Agents）与“具能动性的人工智能”（Agentic AI）
2025-11-20 17:27:23
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转载 AIR学术｜芮勇：AI Agent 的九问——从大模型局限到未来智能的探索
芮勇博士认为，Meta 的 MCP、轻量级的 Skills 以及微软的 NLWeb，正在构建类似“Agent 时代的 HTTP”的基础通信层，使传统服务重新对大模型可访问，并可能像 Mosaic 之于互联网一样，推动 Agent 生态产生爆发式发展。控制论的结构与 Agent 架构高度一致，启发 AI Agent 的设计与实现。接着，芮勇博士指出，对于支持 AI Agent 运行的“工具”体系，无论是互联网、工具库、应用程序，还是知识库，大模型本身都无法直接调用这些外部对象，必须借助外挂式的工具接口。
2025-11-20 17:27:23
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转载 谷歌Gemini 3震撼发布！全面碾压GPT-5.1，奥特曼亲自祝贺，AI新时代来临
【北京时间2025年11月19日凌晨】谷歌DeepMind正式发布了新一代旗舰AI模型Gemini 3，这一被业内称为"史上最强推理+多模态+氛围编程三合一AI战神"的模型，在多个基准测试中全面超越OpenAI的GPT-5.1，标志着AI竞赛进入全新阶段。值得注意的是，Gemini 3完全在谷歌自家TPU上完成训练，这一成就展示了谷歌在硬件和软件协同优化方面的深厚积累。在模型架构方面，Gemini 3采用了创新的注意力机制和训练技术，使其能够在保持强大性能的同时，实现高效的推理速度。
2025-11-19 17:33:16
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转载 巨大缺口！美国AI撑不住了
11月19日消息，美国负责电网稳定的监管机构——北美电力可靠性公司（NERC）发布警告性的评估报告：今冬美国多地将因AI数据中心推动的电力需求激增且叠加极端天气与美国电网脆弱性，面临大范围长时间停电风险。核心矛盾在于数据中心成为电力需求增长主因，而冬季太阳能受限、天然气供应易受冻堵，叠加美国老化电网的历史隐患，美国西北部、得州、卡罗来纳州等多达13个高风险区域或将陷入电力短缺，触发连锁断电。AI的爆发式发展，打破了美国电力需求20年来的停滞态势，却也将巨大压力转嫁至本就脆弱的电网。美国电网本就伤痕累累。
2025-11-19 17:33:16
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转载 Gemini3发布后哈萨比斯首发声：三大创新点，规模定律仍有效｜精华实录
前代模型常在进行到第5、6步复杂的逻辑推导时“丢失思路”或产生幻觉，而Gemini 3能可靠地完成10到15步的连贯推理任务，例如复杂税务规划、跨国差旅的整体规划与预订，或是对一个拥有数百万行代码的庞大系统进行全面调试。本次访谈聚焦谷歌最新发布的旗舰AI模型Gemini 3（实际为Gemini 3.0系列中的Pro版本），这是谷歌在经历Bard失败、Gemini 1.x和2.x追赶阶段之后，首次被业界广泛认为重新夺回技术与产品领先地位的里程碑式发布。用户需求的不再是简单的文字回答，而是定制化的软件组件。
2025-11-19 17:33:16
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转载 传台积电2nm机密泄露：被75岁前高管带去了英特尔？
业界熟知罗唯仁的人士认为，罗唯仁早期就曾在英特尔待过，他的领导风格也深受英特尔影响，进入台积电之后，掌管过运营与研发、落地生产前的提升良率等重要职务，在台积电退休前也受到相当高的礼遇，相比公司限定的67岁的退休年龄，等于是延后了8年，显然是受到公司高层器重。因为，罗唯仁是美国籍，如果加盟英特尔，即使有竞业禁止条款，台积电恐怕也拿他没办法。此前的报道称，台积电高层已了解到关于罗唯仁将加盟英特尔的传闻，因为时年75岁的罗唯仁在台积电任职长达21年，历任营运与研发高阶职位，了解台积电内部诸多研发与生产机密信息。
2025-11-19 17:33:16
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转载 自然-物理评论：非线性动力学的生成学习
例如，著名的“倍周期分岔”通向混沌的路径，在符号动力学视角下，可以被看作一个简单的双状态自动机，其内存需求在每次分岔时翻倍，最终在混沌边缘发散。随着生成式模型的规模和性能不断提升，动力学理论或许能帮助我们建立一种新的“偏见-方差”权衡关系，它不仅关乎模型参数，更关乎模型所能学习的动力学结构的复杂性。更有趣的是，通过分析训练好的神经网络的潜在动态，我们可以反向工程出其内部的“语法”或“计算原语”，这呼应了符号动力学寻找“最小生成器”的目标。巧合的是，现代机器学习，特别是生成式模型，也在做着类似的事情。
2025-11-18 16:49:07
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转载 马斯克热议的“太空算力”：英伟达H100入轨，天基算力竞赛打响
从前谷歌CEO Eric Schmidt执掌Relativity Space，到亚马逊创始人贝索斯规划的“吉瓦级太空数据中心”，再到中国早已抢先布局的“天算星座”与“三体计算星座”，全球科技巨头与顶尖科研力量的纷纷入局，早已预示着一个新时代的到来。极端辐射、真空环境下的散热、以及有限的卫星供电，是摆在所有玩家面前的三座大山。这不仅仅是一颗芯片的太空之旅，更是一个明确的信号：全球天基算力（Space-based Computing）的竞赛，已从边缘计算的“前哨战”，正式升级为核心算力的“主战场”。
2025-11-18 16:49:07
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转载 年度最强AI压轴！谷歌Gemini 3.0下周决战OpenAI，前端要下岗了
此前流出的内部代码显示，Gemini 3.0「家族」有Gemini 3.0 Pro、Gemini 3.0 Flash两个版本。开发者Min Choi发现，Gemini 3.0也悄悄在iOS Gemini APP端登陆，还引入了Canvas功能。BI预测，谷歌准备推出下一代重量级AI模型——Gemini 3.0，可能是一个酝酿了三年的重大转折点。
2025-11-17 17:40:25
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转载 深度｜谷歌工程负责人警示：Vibe Coding是资本炒热的危险幻觉，AI只能完成70%的代码，未来开发将走向“三人编程”时代
当你对一个组件或一个功能的愿景已经比较清楚的时候，下一步应该做的事情，是把这些愿景写实，写成一句一句可执行的期望，例如“我们真正想要的行为是什么”“什么情况算达标，什么情况算失败”。我非常同意这个说法。为了这件事，我们花了非常多的时间，去确保每一个项目都能给模型提供准确的描述、配套的文件、真实的示例，而这些材料在模型的原始训练数据里往往是不存在的。Vibe Coding 更像是自由的创作和探索，AI 辅助工程则更靠近传统的软件工程方法，它需要清晰的规划，需要成体系的需求说明，需要完整且可追溯的上下文。
2025-11-17 17:40:25
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转载 Nature | 魏家琳等揭示动物从海洋走向陆地的基因组秘密
趋同演化，但由于不同动物类群对水的依赖程度仍有很大差别，研究进一步将陆生动物划分为半陆生和完全陆生两大类，探讨其不同的基因组适应路径。，这一栖息地的转变成为地球历史上最具标志性的演化事件之一，也奠定了现代陆地生态系统的基础。多样的适应性，从复杂的视觉系统，到强大的先天免疫应答，再到坚硬的。的指导下，完成了对动物登陆演化的大规模比较基因组学研究。
2025-11-17 17:40:25
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转载 PNAS：中国科研正在“掌舵”全球合作？
中国的崛起，正在打破原有的“核心-边缘”模式，推动全球科学走向一个多极化、更平衡的新时代，打破西方的主导地位后，中国将拥有前所未有的能力去定义和引领全球性的科学议题。过去十年，中国科研像是一艘加速的巨轮，它已经驶出他人设定的航道，但能否开辟新的航线，还要看我们能否培养出更多的思想型掌舵者——那些能提出问题、定义方向、而非仅仅执行任务的科学家。
2025-11-16 16:55:56
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转载 图灵奖得主LeCun最后警告Meta！我搞了40年AI，大模型是死路
他指出，尽管大语言模型训练所用的文本量需要一个人花45万年才能读完，但一个四岁的孩子在醒着的16000小时里，通过眼睛看、用手触摸，已经处理了高达1.4x10^14字节的关于世界的感觉数据——LeCun还坚称，这类系统将拥有更强大的安全特性，因为控制它们的方式是内置的，而不是像现在这样，面对一个神秘莫测、只会输出文本的黑箱，只能通过微调来加以修正。曾几何时，FAIR是Meta内部思想最活跃的「象牙塔」，研究人员可以探讨各种AI未来路径，甚至可以做些「未必能成」的实验，完全不用担心产品化问题。
2025-11-16 16:55:56
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转载 收官发布：复杂科学值得关注的十大问题｜圣塔菲·复杂科学经典论文研读·第一季读书会
导语复杂科学作为一门探索自然界和人类社会中各类复杂系统规律的学科，正日益展现出其独特的价值与魅力。从生命起源的奥秘到意识的产生机制，从气候系统的微妙平衡到群体智能的涌现，诸多困扰人类的世界难题都与复杂系统息息相关。它打破了传统学科的边界，试图在看似纷繁复杂的现象背后，寻找底层的统一性和通用的理论框架，为我们理解这个充满不确定性的世界提供了全新的视角。集智俱乐部联合北京师范大学教授张江、中国人民大学博士研究生陈绎安、北京师范大学博士研究生陶如意，邱仲普、清华大学博士后刘家臻共同发起「复杂科学经典论文研读·第一
2025-11-16 16:55:56
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转载 把数学变成谜题：SAT 求解器如何让机器自动写出人类做不到的证明
其实，SAT 就是人工智能的一个基础，它属于符号人工智能（也称为 GOFAI，即“传统的人工智能”），依赖于只有是否判断的陈述，并依照严密的逻辑将其串联起来。在之前，我用 SAT 解决开放问题时，总是会与数学家共事。LLMs 可以胡说八道，但只要自动化推理能够说：“好的，但这一部分实际上是正确的，这里有一个证明，”这实际上比大多数纸笔证明更加可信。
2025-11-15 15:48:02
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转载 整合信息理论4.0：关于意识的公理体系与物理公设
来源：集智俱乐部本文为Giulio Tononi与其合作者Melanie Boly于2025年10月29日全新发表的深度意识综述，首次系统呈现整合信息论（IIT）的完整思想图景：它从一个看似简单却不可动摇的起点——“意识存在”出发，构建出一套严谨的现象学公理体系，并由此推演出以Φ结构为核心的数学框架，用以同时刻画意识的“多少”与“是什么”。此篇文章不仅厘清了IIT如何重新定义意识的神经载体，更深入探讨其在临床诊断、婴儿发育、动物心智乃至人工智能等前沿领域的惊人预测与深刻争议。▷论文题目：Integrated
2025-11-15 15:48:02
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转载 OpenAI又Open了一下：发布可解释性新研究，作者来自Ilya超级对齐团队
简单来说，在这项研究中，OpenAI研究员们的核心思路是：训练神经元连接少、但神经元数量多的稀疏模型，让神经网络变得简单，也更容易理解。基于这一核心思路，OpenAI的研究人员训练了一个小模型：采用的还是现代语言模型的基础架构（类似GPT-2），只做了一个小小的改动——不过，研究人员也强调，这项工作仍处于早期：稀疏模型比前沿模型小得多，并且即使是稀疏模型，计算过程也仍有很多“黑盒”的部分。为了评估模型的可解释性，研究人员设计了一系列简单的算法任务，对于每个任务，都将模型精简到能够完成任务的“最小回路”。
2025-11-15 15:48:02
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转载 李飞飞和LeCun的世界模型之争
或许正是因为如此，在Marble自己的博客上，虽然屡屡提及「世界模型」与「导出高斯散射体、网格和视频」，但几乎完全没有提到机器人。所以，这类模型虽然没法像Marble那样生成精致的3D图像，看上去不那么「惊艳」，但它更像是在训练机器人的「大脑」。这难道不就是高斯Splat模型吗？Marble渲染「世界长什么样」，Genie 3展示「世界怎么变」，JEPA则探究「世界的结构是什么」。在这里，关注点不在于渲染，「世界」以潜在变量和状态转移函数的形式呈现，可以说是机器人完美的训练基地。
2025-11-15 15:48:02
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转载 图灵测试过时了！奥特曼与量子计算之父提出的2.0来了
而Deutsch和Altman所设想的版本，更像是一种「创造力测试」——模型是否具备科学研究的能力，是否能提出新理论，是否能自洽地解释自己的推理。但它至少指向了一个方向：我们真正关心的，不仅仅是机器能不能说得像人，而更重要的是它有没有可能在理解世界这件事上，成为我们的伙伴。也就是说，按照图灵的标准，它们已经可以被认为是「有智能」的了。
2025-11-14 19:46:27
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转载 OpenAI把Transformer训练成「几乎全零」，黑箱首次被彻底揭开
无论是查看注意力头、分析激活分布，还是构造反事实示例，所有常用手段都会在 dense Transformer 的层间混叠里碰壁：上万条通道挤在同一空间，很难看出清晰的结构。dense 模型的错误率随长度上升，与稀疏电路的判断几乎一致。的任务里，研究者调整稀疏模型中有关引号差异的通道激活，再映射回 dense，dense 模型的输出概率会随之平滑偏移。
2025-11-14 19:46:27
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转载 AI 领域急需解决的巨大难题 | Sam Altman最新访谈实录
11月12日，OpenAI CEO Sam Altman 接受Stanford Online的访谈，本次对话探讨了深入探讨了 AI 领域急需解决的巨大难题、AI 系统防护的紧迫性、AI 对软件开发的重塑，以及 AI 将如何颠覆计算机科学教育等话题。Sam Altman指出，AI 是当下最重要的技术前沿，其影响力将远超以往的技术变革，并深度融入未来生活的方方面面。 AI 安全（特别是系统防护）是一个被严重低估且急需人才投入的领域。Altman 提出，真正的“超级智能”可能并非某个单一的 AI 大脑，而是人类文
2025-11-13 19:32:14
106
转载 Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节！核心团队仅10人，一年给AI编出8000万道数学题训练
通过在这些变体上训练，系统逐渐掌握了解决原问题的关键。这时候，前面介绍的测试时强化学习（TTRL）就派上了用场，也就是生成大量相关的变体问题（比如简化版、推广版、类比版等），然后专门训练一个”专家”模型来攻克这道题。每道题的TTRL过程需要2-3天的计算时间，虽然远超人类选手的9小时限制，但考虑到此前最先进的AI系统连最简单的IMO题都很难解决，这个成就已经相当了不起。在整整一年里，这只团队还探索了各种研究思路，虽然很多都失败了，但成功的那些都被整合到了AlphaProof系统里，现在全面公开。
2025-11-13 19:32:14
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转载 宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
这样的框架将揭示结构的同质性，例如对偶性、对称性和相变，这些现象从量子场到数和几何结构中反复出现，反映了数学、物理、化学和生物学中的深刻统一，例如朗兰兹纲领、波粒二象性、材料晶体和海洋流中的拓扑结构。由此超对称团队提出了柏拉图表征的宇宙和文明版本，即只要有足够的资源，在整个宇宙历史和人类文明所产生的全部数据上进行预训练单一模型，模型将收敛到一个植根于大爆炸和支配宇宙起源的基本定律的表征，即信息与物质的交汇点，因为我们今天所居住的物质世界正是从那个奇点衍生而来的。智能是宇宙演化产生的系统，反映了宇宙本身。
2025-11-13 19:32:14
52
转载 AI数字人能否超越人类顶流主播，数字人技术的“跃迁”与“科学问题“
更重要的是，它具备“明察善断”的能力，例如它可以识别现场环境，可以识别互动者穿的衣服，手里拿的物品，能识别你是否在给它挖坑，还能给你抛梗。现在，代表AI的“罗永浩”与代表人类情感巅峰的“董宇辉”，正在直播电商这个赛道上，展开一场跨维度的较量。一边，是“与辉同行”直播间里，董宇辉凭借其深厚的知识底蕴、人文关怀和强大的情感感染力，再次创下销售奇迹，证明了顶级真人主播的“不可替代性”。但慧播星的“大师级剧本”和“多智能体系统”，正在“民主化”头部主播的核心能力，让一个普通商家也能拥有一个“准一线”水平的直播间。
2025-11-13 19:32:14
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转载 “它让我夜不能寐”：本吉奥谈AI对人类的威胁｜Nature 访谈
好消息是，如果你拥有优秀的预测器，就可以利用它们来构建防护措施，例如预测实验或计算机中AI的行为是否可能导致不良后果，以及发生的概率是多少。”所以，如果你做同样的练习，把目光投向未来，我认为我们缺乏想象力，而这恰恰是人类的通病。虽然最初我很高兴看到深度学习终于达到了这个里程碑，但我意识到，由于这些系统的特性，我们无法确保它们按照我们期望的方式运行。实际上，最终的差别将取决于未来几年我们将如何管理人工智能将赋予的力量，如何确保地球上的每个人都能从中受益，而这将取决于我们将做出哪些政治决定。
2025-11-13 19:32:14
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转载 AI数字人能否超越人类顶流主播，数字人技术的“跃迁”与“科学问题“
更重要的是，它具备“明察善断”的能力，例如它可以识别现场环境，可以识别互动者穿的衣服，手里拿的物品，能识别你是否在给它挖坑，还能给你抛梗。现在，代表AI的“罗永浩”与代表人类情感巅峰的“董宇辉”，正在直播电商这个赛道上，展开一场跨维度的较量。一边，是“与辉同行”直播间里，董宇辉凭借其深厚的知识底蕴、人文关怀和强大的情感感染力，再次创下销售奇迹，证明了顶级真人主播的“不可替代性”。但慧播星的“大师级剧本”和“多智能体系统”，正在“民主化”头部主播的核心能力，让一个普通商家也能拥有一个“准一线”水平的直播间。
2025-11-13 19:32:14
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转载 AI数字人能否超越人类顶流主播，数字人技术的“跃迁”与“科学问题“
更重要的是，它具备“明察善断”的能力，例如它可以识别现场环境，可以识别互动者穿的衣服，手里拿的物品，能识别你是否在给它挖坑，还能给你抛梗。现在，代表AI的“罗永浩”与代表人类情感巅峰的“董宇辉”，正在直播电商这个赛道上，展开一场跨维度的较量。一边，是“与辉同行”直播间里，董宇辉凭借其深厚的知识底蕴、人文关怀和强大的情感感染力，再次创下销售奇迹，证明了顶级真人主播的“不可替代性”。但慧播星的“大师级剧本”和“多智能体系统”，正在“民主化”头部主播的核心能力，让一个普通商家也能拥有一个“准一线”水平的直播间。
2025-11-13 19:32:14
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转载 AI数字人能否超越人类顶流主播，数字人技术的“跃迁”与“科学问题“
更重要的是，它具备“明察善断”的能力，例如它可以识别现场环境，可以识别互动者穿的衣服，手里拿的物品，能识别你是否在给它挖坑，还能给你抛梗。现在，代表AI的“罗永浩”与代表人类情感巅峰的“董宇辉”，正在直播电商这个赛道上，展开一场跨维度的较量。一边，是“与辉同行”直播间里，董宇辉凭借其深厚的知识底蕴、人文关怀和强大的情感感染力，再次创下销售奇迹，证明了顶级真人主播的“不可替代性”。但慧播星的“大师级剧本”和“多智能体系统”，正在“民主化”头部主播的核心能力，让一个普通商家也能拥有一个“准一线”水平的直播间。
2025-11-13 19:32:14
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转载 AI数字人能否超越人类顶流主播，数字人技术的“跃迁”与“科学问题“
更重要的是，它具备“明察善断”的能力，例如它可以识别现场环境，可以识别互动者穿的衣服，手里拿的物品，能识别你是否在给它挖坑，还能给你抛梗。现在，代表AI的“罗永浩”与代表人类情感巅峰的“董宇辉”，正在直播电商这个赛道上，展开一场跨维度的较量。一边，是“与辉同行”直播间里，董宇辉凭借其深厚的知识底蕴、人文关怀和强大的情感感染力，再次创下销售奇迹，证明了顶级真人主播的“不可替代性”。但慧播星的“大师级剧本”和“多智能体系统”，正在“民主化”头部主播的核心能力，让一个普通商家也能拥有一个“准一线”水平的直播间。
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