OpenAI科学家Noam Brown：AI的真正上限，可能根本没人测得起
OpenAI科学家Noam Brown：AI的真正上限，可能根本没人测得起随着大语言模型逐步进入复杂推理、自动化研究和网络安全等高难度任务，传统的模型评测方式正在面临新的挑战。
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随着大语言模型逐步进入复杂推理、自动化研究和网络安全等高难度任务，传统的模型评测方式正在面临新的挑战。
顶级AI编码一日千里，到了生物学领域却频频翻车，并非模型不够聪明，而是科学数据库至今只为人类点鼠标而生。
对AI效率赛道，葬AI的朋友郭先生有一句名言：「效率赛道一定要做情绪价值，因为你会发现解决实际问题大家都不行。」
推荐系统的过去十年，本质是把 "用户 - 物料" 的统计共现挖到极致 —— 从协同过滤、深度模型，到生成式 OneRec 系列，每一代都在让 "记忆" 更精细、参数更大、序列更长，也让 Scaling 这件事在工业级推荐系统上跑通，持续释放算力红利。
Transformer 依托强大的建模能力和 Scaling 效率在推荐领域被广泛应用于超长序列建模和生成式推荐等方向，
机器人视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是，今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。
36氪获悉，近日，AI原生生物科技公司百奥几何已完成数亿元战略融资。由上海生物医药创新转化基金、国科投资、达晨财智、星连资本联合领投，高榕资本、指数人工智能产业创新基金跟投。
6月5日，北京国家会议中心，原本能容纳上千人的会场被挤得水泄不通。
最近一个月，一个开源项目一直阴魂不散地出现在我的脑海里，每当我用AI写前端代码的时候就会自动想到它。
百亿美元，曾经是顶级独角兽的天花板，如今在火热的AI赛道，可能只是入场的起步价。