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这可能是最懂 AI 产品的两位 PM 之间的对谈。Kevin Weil，OpenAI CPO（首席产品官），之前曾是 Instagram、Twitter 的产品副总裁。Mike Kreiger，Anthropic CPO，曾担任 Instagram 的联合创始人、CTO。
强化学习中的核心概念是智能体（Agent）和环境（Environment）之间的交互。智能体通过观察环境的状态，选择动作来改变环境，环境根据动作反馈出奖励和新的状态。
生成式人工智能GenAI是否存在泡沫？这个问题日益成为业界热议的焦点。目前，全球对AI基础设施的投资已到了癫狂的成千上万亿美元的规模，然而大模型如何实现盈利却始终没有一个明确的答案。
空间智能版ImageNet来了，来自斯坦福李飞飞吴佳俊团队！
11月8日，社交媒体上有博主爆料，谷歌正准备推出一款新型号：Gemini 2.0。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
近期，智驾行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式——VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型），拥有更高的场景推理能力与泛化能力。不少智驾人士都将VLA视为当下“端到端”方案的2.0版本。
纳尼？AI Agent容易受到弹幕影响！ 甚至比人类更容易。
清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval，通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成（RAG）系统的“精准诊断”。
中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）现象，通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化，提升不同信息在具身多模态交互的感知质量，可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。