2011年，前高盛分析师Divesh Makan、Michael Anders和Chad Boeding创立了ICONIQ Capital，目前管理着超过800亿美元的资产。 尽管ICONIQ ...

随后，不断有开发者用代码证实，AlphaEvolve的矩阵乘法突破为真！一个开发者成功证明，它仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。 而就在刚刚，patched.codes的联合创始人兼CTO Asankhaya ...

幸运的是，尽管这一切并非人为策划，“愚人节”这个巧合为它混乱的逻辑提供了一条出路。AI 的内部笔记显示，它随即又幻觉出与安全部门开了一场会议，并在这场虚构的会议中被告知：它之所以相信自己是真人，只是一个愚人节玩笑。有了这个“合理解释”后，AI ...

奥特曼：现在是科技史上最佳的创业时机。成功之处在于，初创公司比其他大公司更容易迭代，且成本更低。大公司有很多优势，但它们的迭代速度非常慢。但是，便宜的东西也很容易被取代，所以有很多角度去看待这个问题。

过去几周，已有八位 OpenAI 研究员跳槽至 Meta，其中包括首个 AI 推理模型 o1 的核心人物 Trapit Bansal、知名学者 赵胜佳、余佳辉、毕书超、任弘宇，还有早前被报道的三位研究员（也有包含一名华人研究员翟晓华）。

与此同时，OpenAI前研究主管Bob McGrew则持完全不同的态度。他在播客《训练数据》中表示：通用人工智能（AGI）所需的关键突破已经实现，2025年将是AI推理的元年。

「我的工作太复杂，AI替代不了」别天真了！从农业到制造业，再到今天的软件开发，历史早已证明：所有工作都难逃被技术重塑的命运。AI正以惊人速度吞噬人类岗位，程序员也未能幸免，或许所有人都无法幸免。 「我的岗位太复杂不会被AI替代的」。

因此，他们从微加工或光刻技术开始，改变从单个通道看到更多神经元的方式，还进行了混合信号芯片设计，以实际增加物理通道数量，从而增加可以交互的神经元，允许更多信息从大脑流向外部世界。

HILP和FB均基于演员-评论家框架，通过完全无监督的强化学习目标来捕获意图；相比之下，新方法仅需在相邻状态转移上训练基于隐变量模型的意图编码器，无需依赖复杂的离线强化学习流程。

近日，麻省理工学院（MIT）的研究人员已开发出一种名为自适应语言模型（SEAL）的框架，使大语言模型（LLM）能够通过更新自身的内部参数来持续学习和适应。SEAL可以教LLM生成自己的训练数据并更新指令，让LLM能够永久吸收新知识并学习新任务。

然而，无论公司或创始人为候选人砸下多少时间与金钱，AI行业令人窒息的疯狂节奏，正让许多业内人士身心俱疲，开始盘算着在科技圈的其他角落另谋生路。 https://www.wired.com/story/openai-meta-leadership-talent-rivalry/ ...

就在昨天，一辆Model Y自己精准地停在了车主家门口——全程无驾驶员、无安全员，也无远程接管。115 km/h的最高时速、城市到高速的无缝切换，让无人驾驶首次完成了完整的工厂到用户闭环。 就在昨天，一个足以载入史册的时刻悄然到来。 一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂缓缓驶出，没有驾驶员，没有安全员，也没有远程操控员。 它独自穿越城市街道，上下高速公路，以最高约115公里/小时（72英里/小时 ...