跳到正文

全部动态

今日 30 条
10月2日周五
  1. X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO) (@Thom_Wolf)42

    Kevin Buzzard 谈数学与 AI 的边界

    Kevin Buzzard(IMO 满分、数论学家、Lean 形式化数学先驱)写了一篇非常有见地的文章 如果数学不只是关于"人类的理解",那它是关于什么的? 如果 AI 能力持续指数级增长,而"数学是无限的",那会发生什么?

  2. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)25

    Terence Tao 谈当今 AI 缺乏智能感

    Terence Tao 谈当今的 AI: “你去看它是怎么做的,感觉不像智能,倒像某种把戏,你只是把这些神经网络拼凑起来,跑一些算法,我们一直在寻找某种难以捉摸的智能思维方式,但在那些真正能解决我们目标的工具里,我们看不到它。” ---- 来自“Berggruen Institute and Futurology”YouTube 频道,(链接见评论)

  3. Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)50

    新加坡政府交友服务 FirstDate 如何运作,作者质疑算法匹配逻辑

    新加坡政府开发机构 GovTech 推出试点交友服务 FirstDate,先用 Singpass 验证身份,首批用户为政府雇员,需填写 30 多道题的问卷,采用获 2012 年诺贝尔经济学奖的 Gale-Shapley 稳定匹配算法按周期配对,双方同意后才交换联系方式。

  4. X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO) (@Thom_Wolf)49

    Ben Affleck 谈微调开源视频模型

    Karpathy:从 X 上消失了 Ben Affleck:好吧,大家围过来,你得先冻结基础权重,学习率 2e-4

  5. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)40

    扎克伯格:多吉瓦训练集群可暴力破解 AGI

    扎克伯格认为,当训练集群规模达到多吉瓦级别时,基本就能得到接近 AGI 的东西,之后还会出现超级智能。他等于在说 Meta 不需要什么神秘的新模型思路,靠多吉瓦级算力集群猛训就能逼近 AGI。该言论出自 YouTube 频道 "The Next Big Thing"。

  6. X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp)71

    东锡 NLP 谈 LLM 耐心讲解代码,让老登被时代抛弃

    作者回忆新人时期请教资深工程师代码逻辑被一句“哦,忘了”回绝,感叹如今 LLM 能用文字、图表、视频等多种方式耐心回答问题。其引用的 Karpathy 帖子介绍了用 ASD-STE100 规范写作、生成图表、HTML 网页和 3b1b 风格讲解视频等理解 LLM 输出的技巧。

  7. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)44

    标普500企业AI提及率升至91%,公用事业反降

    标普500金融公司在财报电话会上提及AI的比例已达91%,高于2025年Q2的70%;而公用事业公司提及"AI"的比例一年内从47%降至28%。BCG发现29家最大上市公用事业公司电话会上关于电价可负担性的提及在2019至2026年间增长数倍,众议院9月以417-3通过《Ratepayer Protection Act》,约70%美国人担心数据中心推高电费。

  8. Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)66

    用 Opus 5.5 发现 1615 年渡渡鸟目击新史料并总结 AI 史学研究方法

    作者利用 Opus 5.5 对 GLOBALISE 荷兰东印度公司档案做嵌入向量语义检索,发现一条此前未被注意的 1615 年荷兰船只日志,记载船员在毛里求斯猎捕渡渡鸟,填补渡渡鸟时间线上 1611-16 年的空白,并另找到一条疑似红秧鸡的新记录。

  9. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)34

    DeepMind 联创:远程认知岗位最易被 AI 替代

    所有仅靠一台笔记本电脑就能完成的远程认知类工作,最容易被 AI 自动化或大幅削减。 ~ Shane Legg,Google DeepMind 首席 AGI 科学家兼联合创始人 ---- 完整视频来自 "Google DeepMind and Hannah Fry" YouTube 频道(链接见评论)

  10. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)33

    Anthropic CFO 谈财务团队用 token

    Anthropic CFO Krishna Rao:“财务团队里一些最资深的人,其实是 token 的最大用户。 我觉得我们的头号用户是我们的税务主管,他非常专注于税务政策引擎,以及自动化团队内大量工作负载。” --- 来自 "Invest Like The Best"(@patrick_oshag)YouTube 频道,(链接见评论)

  11. X:Tibo (@thsottiaux)24

    OpenAI dot 可创建宠物头像

    你可以让你的 dot“创建一个宠物并把它设为你的头像”。它可以基于一个想法、一张图片或几乎任何东西。这是我的 dot

  12. Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)20

    Hacker News 投票:哪些 AI 挑战已经实现

    Hacker News 发起投票,盘点其多年来给 AI 提出的诸多挑战中哪些已经达成,投票已于 10 月 2 日 20:00 截止并公布结果。其中一个被提出的挑战是:AI 能否仅凭"帮我报税"这一条提示词就独立完成个人报税,无需任何额外帮助。

  13. X:Thariq (@trq212)22

    Claude 助我做游戏跳跃动画编辑器

    一直在尝试提升我游戏原型里动画的质量,所以让 Claude 教我并帮我找参考。 我让 Claude 做了一个动画编辑器,方便我们迭代跳跃动作,效果让我非常满意。 这是并排对比视频

  14. X:Yuchen Jin (@Yuchenj_UW)72

    Karpathy 分享用 LLM 生成写作、网页和讲解视频的技巧,Yuchen Jin 盼其回归更新视频

    Andrej Karpathy 分享理解语言模型输出的技巧,包括让 LLM 用 ASD-STE100 规范写作、生成图表、输出 HTML 交互网页,以及用 ElevenLabs API 配音生成 3b1b 风格的定制讲解视频,并认为随着智能和代码愈发充裕,可要求大型、定制、可丢弃的软件产物。Yuchen Jin 转发时表示目前还没有 AI 能直接生成 Karpathy 风格的视频,并指出 Karpathy 已超过一年未在 YouTube 上传视频。

  15. MarkTechPost(RSS)53

    Google Research 的 Kauldron 实战教程:纯数据配置、字符串接线和端到端可读的 JAX Trainer

    教程实测 Google Research 的 JAX 训练库 Kauldron 1.4.2,验证其研究速度与模块化两个卖点。konfig 把实验配置变成可 JSON 序列化的纯字典树并用 cfg.ref 引用避免值冻结,kontext 用字符串 key path 接线组件使损失与模型互不导入,ktyping 在运行时按命名轴检查形状并在报错时给出轴绑定信息。

  16. X:PixVerse (@PixVerse)32

    PixVerse 建筑插画海报生成

    将上传的照片转化为精致的 3:4 建筑插画海报。保留伦敦塔桥的透视、石灰岩塔楼和蓝色悬索结构。使用柔和的几何形状、象牙白背景和细腻的水面倒影。在塔楼后方放置一道细赭色弧线,由建筑自然遮挡,两端不悬空。左上角添加“TOWER BRIDGE”和“LONDON”,右下角添加“01”。仅限插画。

  17. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)27

    Ben Affleck 谈 AI 引发的教育担忧

    Ben Affleck(好莱坞明星兼 Artists Equity CEO)对 AI 的担忧。 学生成绩通胀与习得性无助 ---- "Bloomberg Live" YouTube 频道的新采访,(链接在评论中)

  18. Tomer Tunguz 博客(VC 分析)55

    Tomer Tunguz:软件是养出来的还是设计出来的

    VC Tomer Tunguz 提出 AI 时代软件的两种构建哲学:vibe coding 像在多个培养皿中并行迭代让软件生长,而设计式软件是状态机设计。与 AI 共同设计状态机时可让 AI 给出流程图,把每个分支铺进表格使漏洞暴露,并用形式验证(引用 Boris Cherny 用 Lean 和 TLA+ 验证 Claude Agent SDK 的做法)保证软件按预期运行,适合必须可靠的核心系统。

  19. OpenRouter Blog40

    OpenRouter 客服机器人模型路由指南:低成本优先的 FAQ 处理

    OpenRouter 的模型路由指南建议客服机器人采用 cheap-first 方案:常规 FAQ 交给小型廉价模型,仅把困难或不确定的请求升级到更强模型。文中对比静态规则、分类器分流和带置信度阈值的答案校验三种模式,并指出 Auto Router 负责选择初始模型、有序 fallback 列表处理请求错误,支持策略的验收检查仍由应用维护

  20. @typesafeai28

    Jev 语义 VAD 用于实时语音 AI

    🗣️ 有没有觉得 AI 机器人根本没在听?🗣️ 它们只是还没有一个小小的 Jev 来帮忙! (引用推文核心要点:作者探索了 Jev 的一个用例——用于实时语音 AI 的语义 VAD。将其接入 @AgoraIO ConvoAI,利用实时转录和近期对话作为上下文,判断用户是否真的说完了。这让 Jev 在处理犹豫、未完成的思路,以及那些你停顿一下还在想接下来要说什么的时刻时表现出色。这是 Jev 在实时 AI 循环中很好契合的一个例子。)

  21. Databricks:Blog(RSS)38

    Genie One 如何重塑财务团队的工作方式

    Databricks 的 Genie One 是一款基于业务上下文的数据智能 AI 同事,可理解已批准的指标定义、财年逻辑、实体结构和企业术语,帮助财务团队分析预算差异、现金流预测、财务关账和支出分析等场景。Coty 用它让财务负责人自助访问受治理的 P&L、净收入和 CapEx 数据,Unilever 表示原本需要数天的工作现在只需几分钟。

  22. X:小北 (@frxiaobei)49

    a16z 分析 AI 代点外卖:平台沦为基础设施

    a16z 分析了一种新购物流程:用户直接告诉 AI 预算、到家时间和忌口,由 AI 选餐厅下单,Toast 处理订单支付,DoorDash 负责配送。用户不再打开外卖平台 App,也不看推荐位和广告,订单仍在但客户关系被 AI 拿走。a16z 认为旧平台将继续提供商家网络、支付、履约等基础设施,而决定用户买什么、向谁买的流量与利润入口可能转移到 AI 手中。

  23. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)38

    Chamath:长周期任务与复杂问题仍不可用

    Chamath 在斯坦福 AI Club 直言长周期任务"根本不work",复杂问题同样没被解决好,并拒绝用评测或跑 48 小时的脚本作为反驳。他警告若 AI 无法进入高度复杂环境,行业将跌入"幻灭低谷",而当前已投入数千亿甚至上万亿美元。他给出的方向是:需要一个符号空间来引导嵌入空间。

  24. X:Epoch AI (@EpochAIResearch)28

    Epoch AI:对话平均长度上升

    平均对话变得更长了,但典型对话并没有。除一个月外,中位数对话都只有两个提示词,而平均值从约 4 上升到 6。

  25. X:Epoch AI (@EpochAIResearch)40

    Epoch AI:ChatGPT 高频使用占比翻两番

    使用频率上升。在我们数据集中的活跃用户里,每月使用 ChatGPT 21 天以上的比例两年内翻了两番,从 2023 年 12 月的 2.6% 升至 2025 年 12 月的 10.5%。

  26. X:SemiAnalysis (@SemiAnalysis_)31

    Nvidia Rubin 计算裸片 16% 用于 HBM4 接口

    计算裸片上的面积极其宝贵,但其中相当大一部分却仅用于与内存对接。我们估算,HBM4 控制器和 PHY 约占 Nvidia Rubin 计算裸片的 16%。这意味着大量先进制程硅片被用于与内存通信,而非执行计算。(1/3)🧵

  27. X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp)51

    东锡 NLP 畅想用 Griffin 和 Agent 开咨询公司,又自问届时还需不需要人

    Tavus 发布 Griffin,称其为首个通过视频图灵测试的模型,48% 与其实时对话的人认为它是真人,此前系统通过率低于 3%,并在 NVIDIA 的全双工 AI 视频基准上排名第一。作者东锡 NLP 玩笑式畅想用 Agent 干活、让 Griffin 开会甚至面试来承接大量远程职位,又反问真发展到那一步还需要什么远程工程师和咨询公司。

  28. X:Replit (@Replit)23

    Replit 助你分析漏斗提升激活率

    用户在注册。帮更多人达成首次成功。 在 Replit 中分析你的漏斗数据,然后问:“我们在哪里可以提高激活率?” 接着追问:“把它做成一个仪表盘。” 你不需要在开始前就知道最终产出。一个问题可以带来一个洞察,然后变成有用的东西。

  29. X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp)40

    arXiv 推出更严格投稿限流政策

    arXiv 更新了面向所有投稿者的 rate limiting 政策,称此举是为公平分配审核时间、支持其员工、志愿者、读者与作者社区。马东锡 NLP 评论称,Vibe research 时代有想法就大概率能变成成果,但判定成果的标准已落后于时代,新标准尚无答案。