奥特曼想要一个「AI接班人」！劈柴：这一天会来的
奥特曼想要一个「AI接班人」！劈柴：这一天会来的近日，奥特曼自曝「AI接班人」计划，他说如果OpenAI不是第一个由AI担任CEO的公司，会让他觉得很丢脸。他认为在最近几年，AI就可能胜任OpenAI主要部门的管理工作，并且最终覆盖整个企业组织流程。
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7207 点击 2025-11-20 14:52
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近日，奥特曼自曝「AI接班人」计划，他说如果OpenAI不是第一个由AI担任CEO的公司，会让他觉得很丢脸。他认为在最近几年，AI就可能胜任OpenAI主要部门的管理工作，并且最终覆盖整个企业组织流程。
AI圈一日一更的频率，真的是有点跟不住了....前两天，先是Grok 4.1、Gemini 3 Pro发布，今天OpenAI GPT-5.1 Pro也静默登场了！ 众所周知，GPT-5.1主打「情商智商」双强，Pro无疑将这两大优势推向更高层次。
对于美国的年轻人而言，networking 是一个很重要的工作。无论是获得职业指导、内推机会，还是建立自己的行业人脉，networking 都是必不可少的工作。
今年不少出圈的 AI 视频，基本都有一个共同点：套了个熟悉的 IP 壳。
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
大家都知道，图像生成和去噪扩散模型是密不可分的。高质量的图像生成都通过扩散模型实现。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。