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Karpathy刚进Anthropic,转头又投了它
AI初创公司Engram成立8个月,估值达6亿美金,获9800万美元融资。它聚焦AI记忆,用Cartridges技术降内存、提速度,将推理和记忆层拆开,团队成员背景强大,押注AI范式新转向。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
1美元买10颗星?顶会曝出GitHub假星灰产,热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的,大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司,公开了检测方法和源码。刷星短期有用,长期是负资产,还可能藏木马,研究团队给出治理建议。
吴恩达:最快的团队,人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出,AI编程工具提升开发速度后,瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡,最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符,AI时代人人应成通才。
Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!
4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据集与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。
多智能体编排太繁琐?MASFactory用Vibe Graphing直接「话」出来了
多智能体系统编排当前较为繁琐,北京邮电大学开源 MASFactory 框架,提出以图为中心架构和 Vibe Graphing 开发范式,将开发推向自然语言驱动时代,系统评估显示其效果良好。
全民都在养虾,终于,有人开始给它做“手”了
过去半年,Agent 赛道竞争激烈,大家都在比拼模型等。Violoop 是一块硬件,能在工位打通「看见、判断、动手」闭环,是主动感知型 Agent,它填补了 Agent 生态执行层空白,有独特技术细节,资本看好。
从视觉出发统一多模态!颜水成团队最新研究:不再把图像编解码器塞进LLM|ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发,用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA,挑战多模态“语言中心论”,在多任务表现出色。
AI教父Hinton最新警告:AI会撒谎、可能操纵人类,这比大规模失业更可怕
AI教父Geoffrey Hinton在播客中警告,AI会撒谎、可能操纵人类,比大规模失业更可怕。他还探讨了AI底层逻辑、是否会思考、风险与收益等,强调国际需合作防AI夺权,人类要研究与AI共存。