400万人围观的分层推理模型,「分层架构」竟不起作用?性能提升另有隐情?
400万人围观的分层推理模型,「分层架构」竟不起作用?性能提升另有隐情?还记得分层推理模型(Hierarchical Reasoning Model,HRM)吗? 这项工作于 6 月份发布,当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞,剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
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还记得分层推理模型(Hierarchical Reasoning Model,HRM)吗? 这项工作于 6 月份发布,当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞,剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
虚拟细胞(AIVC),被誉为生物学的圣杯之一。 设想一下,如果能在临床前阶段使用AI较为准确的模拟新药在细胞内的反应,临床阶段所面临的问题将会显著减少。
大模型好不容易学会数r,结果换个字母就翻车了? 而且还是最新的GPT-5。 杜克大学教授Kieran Healy表示,自己让GPT-5数了数blueberry里有几个b,结果GPT-5斩钉截铁地回答3个。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1!推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友,Sapient Intelligence的创始人王冠。
果然只要坚持每天测Agent, 总能开出金的。Agent们好用但不便宜,有没有那种不烧积分,一句话就能定制多个智能体的Agent开发平台呢?今天就有了!
1997年,Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
引言:越过AGI喧嚣,生产力正呼唤“成果交付型”AI
2025年7月21日,斯坦福大学学习加速器(Stanford Accelerator for Learning)发布名为《AI+学习差异:设计无边界的未来》(AI+ Learning Differences: Designing a Future with No Boundaries)白皮书,强调AI可以成为支持有学习差异的学生的有力工具,但前提是其开发要以他们的需求和意见为核心。
在正式走近ChatGPT Agent之前,让我们介绍一下这次谈话的几位主角,他们分别是OpenAI团队核心成员Isa Fulford、Casey Chu和孙之清。我们团队分别开发了Operator和Deep Research,在分析用户请求时发现,Deep Research的用户非常希望模型能够访问需要付费订阅的内容或有门槛的资源,而Operator恰好具备这种能力。
2025年6月11日,礼来和Juvena Therapeutics达成了一项超6.5亿美元的合作协议。根据协议,礼来获得针对多个靶点的主要候选药物的独家许可,并将在Juvena达到特定里程碑后,决定是否推进某个项目,一旦礼来决定推进,其团队将负责所有后续的研发和商业化。