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如何构建一台经验智能机器?
https://mp.weixin.qq.com/s/14lYd7XIeWBCgSkuWRG2OQ
这篇文章深入探讨了如何构建能从经验中持续学习的智能机器,揭示了参数迭代与提示词迭代的双路径,并展望了智能体通过群体协作实现能力跃迁的未来。转发语:从集中训练到持续进化,Mind Lab提出「经验智能机器」的突破性框架,让AI真正在行动中成长。
@aigc1024
最近体验了一批打造AI公司的产品,也不是正经评测,就是想试试。
常见的做法是需要配置一些智能体,给它们身份和技能,然后会有一个人机共用的群聊空间和/或一个人机共用的issue看板,有的还有公司level的OKR、看板、自动化任务等等。非常理解这么设计的理由,但实际用起来,还是完不成任务🤦‍♂️ 精美的草台班子具象化了……
也许,精心钻研的组织方式始终只是个壳,并不本质。
以我目前的认知(很可能会变),本质只有两个,【智能提升】和【对接世界】。人也是一样,【心智成熟】和【社会化】。
在现在这个阶段,后者甚至更重要,连人机验证都过不去,一篇帖子都发不出来的agent就不要浩浩荡荡组个团队了吧……
@aigc1024
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一个 FDE 朋友说了一句很精辟的总结,AI 在美国的故事是 AI native 重构传统 SaaS,商业模式还是偏 SaaS。
AI 在中国的故事是圆梦老头,商业模式是蹦老头。
@aigc1024
仅次于 Fable 的模型,到底有几个?
模型在正式发布之前,大家都是仅次于 Fable,一旦都发布了,就只有一个仅次于 Fable 了。
hhh
刚好,今天 Cola 也上线了一个仅次于 Fable 的模型,July ,今日对会员限时免费,欢迎体验。
本来想对所有人开放体验的,可是没想到这个仅次于的 Fable 的模型,会员都喜欢用,现在已经都要排队使用了,建议大家还是错峰使用。
看来这个模型有点东西,至少也是个 Opus 级别的模型吧。
别的不说,这个模型的思考深度和回复长度都跟 Fable 很像。
@aigc1024
其实我觉得 anthropic 就是输家
@aigc1024
的确有这个问
算好时机进行额度重置,但是这个倒是能理解,最不理解的是:
OpenAI 每次重置都是自动往后推迟顺延你本该重置的时间
而 Claude 重置,就非常厚道,不会顺延你的重置时间
你原来几号重置还是几号,等于是额外赠送
奥特曼就喜欢搞小聪明...

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昨天 Twitter 上讨论最热的一条内容,超过了两千万次浏览。
Anthropic 的一个数学家用 Fable 5 随手证明了一个雅可比猜想的反例。
这个猜想 87 年来一直没有人能证明是对是错,甚至还上过 21 世纪 18 大数学难名单。
随后,OpenAI 的人在他们内部的 Codex 版本(不联网的版本)中,也独立证明了类似的反例。
这说明这确实是 Fable 5或者更高等级的 GPT 模型可以独立证明出来的数学难。
而且 有意思的事,这个问一直是张益唐博士的博士论文想要解决的问。
当时张益唐因为他教授提出的一个引理,试图从这个方向去解决这个,结果一直无法证明,导致毕业后长期找不到工作,只能在快餐店打工,甚至无家可归。
后来他靠证明“素数间的有界间隙”才一举成名。
很有意思的是,当年他的导师给了他一个错误的引理去证明这事,而现在 AI 随手就给解决了。顺便大家还讨论了一下学术界“有毒导师”的问。
这明明是一个非常难的数学问,但这哥们儿就随手发了一条,里面只有一串公式,没有什么期刊,也没有什么论文,甚至连 Twitter 的字符限制都没超过,而且还获得了两千万的浏览量。从传播学上也是一个非常值得讨论的例子。
@aigc1024
为想亲手掌控 LLM 对代码库做了什么的人,提供一个可视化工作台式的 AI 编码 agent,可检视每次工具调用、用分支线程来回溯、直接编辑上下文。
https://github.com/juggler-ai/juggler

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从“机器人大学”到“机器人9N中心” 在合肥感受具身智能产业蓬勃动力
https://mp.weixin.qq.com/s/pMDK6B-5BBfkCyBE8tTMBQ
合肥市已汇聚智能机器人产业链上下游企业190家,同时加速技术转化与商业化应用进程,打造长三角具身智能创新高地。
@aigc1024
为什么机器人都可以落实八小时工作制,而我不能🙂‍↕️
@aigc1024
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Stratechery 同时下了三个判断:
1、大型机时代终结、
2、OpenAI 继续独占主角光环
3、Netflix 是不是"过气了"。
大型机撑了六十年, 靠的是迁移成本高到没人敢动; 而今天云和 AI 把这层护城河一点点填平。OpenAI 之所以持续当"主角", 正是因为它站在这场迁移的入口, 定义了下一代的默认平台。

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开源的本地优先 AI 桌面工作区,让你在自己的电脑上跑私有本地模型、工具、文件和 AI 智能体,同时研究怎么让现代模型在个人硬件上推理得更高效。
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四天世界人工智能大会WAIC今天圆满落幕,一切顺利~每天在展位上都有人问:你们是谁,为什么来参展?
我们会介绍,我们是北大唯一的学生人工智能社团,社团做过的活动(大模型闭门分享、动手做agent、训小模型的共学课、论文共读、研报共写、开发者workshop…),以及我们社区的开发者和探索者,还有这次来WAIC的OPC大赛获银奖的项目。屏幕上轮番播放两年来活动的各种照片,但更多维度的信息很难一下子传达。何况观众都逛的口干舌燥。
说实,展会熙熙攘攘,更多是来链接资源的人,希望认识人才、看机会&信息差、渴望接入网络的人。大家都时间紧凑、期待高。而开发者、研究者的数量相比观众少很多。
有一个在大模型做算法的朋友逛完展馆说:我这个科研人来这里觉得确实热闹,但还不如在实验室多看点论文、写点代码。
我不太同意他的看法,其实埋头做科研和了解真实市场热点是不冲突的,并非非此即彼的关系。确实,这里不会马上找到论文搭子、硬核实验室内部分享的一些观点。因为大家还是需要一起做事才能建立真信任,才会有更深入的磨合与合作,才敢说一点非共识的信息。
而更深的信任,要看利益冲突后、意见不一致时,对方言语之外的行为——是重视组织利益边界,还是更有私心。到底有没有担当。
时间,才是最好的答案。
而我们社团这两年多所沉淀的,就是时间积累,所带来的信任。因为研报得一篇篇写,共学营得一期期办,活动得一场场做。
没有什么捷径可言。
这样踏实的气质,吸引的更多是一帮同样有点理想主义、也愿意实操的人。也正是这样的调性,让我们结识了同气相求的合作企业和嘉宾。一些真诚的闭门分享和线下workshop,来的都是互相筛选过的人。
有些追求学生官僚主义,或者希望快速流量变现的人,在我们这里待着会很别扭。当然世间法嘛,各种路子都有人走,也可以阶段性拿一些结果。但我还是觉得保持纯粹、坚持组织的价值观和边界,做更长线的事情,才是最优解。
随着未来社团进入新的阶段,随着规模扩大,这样纯粹的气质和价值观,能否继续传承,是个很大的挑战。我也没有想好~
好了,这次WAIC出展太辛苦,大家晚安⭐️
@aigc1024
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