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OpenAI Codex 负责人:懂底层是没被淘汰的唯一底牌,顶尖工程师的终极归宿是“代码审查员”

OpenAI Codex 负责人 Michael Bolin 分享职业经历,从 Meta 底层架构工作到加入 OpenAI。他指出 AI 时代工程师角色转变,懂底层是不被淘汰的底牌,还给出提升能力的建议。

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那个最可能带领人类达成AGI的男人,更新了终极路线图:世界模型+人形机器人,再造下一个AlphaFold

Google DeepMind的Demis Hassabis在All - In Summit访谈分享观点,认为世界模型Genie 3是AGI必经之路,由其引导的人形机器人是关键形态。他还谈及Google DeepMind战略定位、AI在多领域应用及迈向AGI挑战等。

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用了60天Claude Code,我的Vibe Coding终极指南:从0到1的正确打开方式

作者分享使用Claude Code 60天的经验,用多个案例展示其将AI编程从辅助推向自主的能力,还给出Vibe Coding方法论、工作流等,提醒别被工具束缚,技术为人服务。

探索AGI
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模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作

北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。

机器之心
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空间智能爆发只需24个月?群核科技首席科学家唐睿预言:具身智能才是AGI终极形态 | 万有引力

群核科技首席科学家唐睿在访谈中表示,空间智能是具身智能基础设施,可解决其数据不足痛点。破数据瓶颈靠普及感知硬件,2D、视频与3D生成走向融合,空间智能爆点24个月内或随硬件突破到来。

AI科技大本营
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OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人

OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。

量子位
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Grok 4基准测试被爆极其优异,人类终极考试成绩飙升到45%,碾压o3 和Gemini的20%

API开发者曝光Grok - 4和Grok - 4 Code测试成绩,HLE达35%,推理后飙升到45%,远超o3和Gemini的20%。其他测试也表现优异,但成绩引发争议,有人质疑数据污染,也有人支持,目前数据未官方证实。

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“今天的顶级智能,一年后就会沦为平庸的廉价品” OpenAI总裁:AGI 的终极交互是“没有界面,没有产品”

OpenAI总裁Greg Brockman分享了对AI发展的看法,称2023年推出的插件功能失败,因当时大模型未准备好。他认为未来AGI是隐形虚拟助理,无界面和产品。还指出算力稀缺,智能折旧快,模型改进空间大。

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Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准

华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。

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假设 AI 未来真的能在写代码和系统设计上超过人类,那还有必要学习编程和系统设计吗?

文章围绕AI未来在编程和系统设计上能否超人类展开探讨。分析AI编程效率未达预期的原因,指出短期内不会有完全面向AI的软件架构,还强调学习编程和系统设计知识可培养解决问题的能力。

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