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他们在1993年就提出了Scaling Law
原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现,这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
Redis 之父:哪怕被喷我也得说,AI 远远落后于人类程序员!开发者跟评:用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis之父Antirez分享开发经历称人类程序员仍比大模型出色,举例说明在解决Redis复杂bug时,人类的创造力能想出奇特有效的解法,而大模型较难做到。开发者看法不一,有将其当助手,也有认为它会干扰思路。
刚刚,奥特曼预言:人类「只剩」最后5年!
奥特曼接受采访时预测,到2030年AI将全面超越人类,届时或诞生攻克量子引力难题的超级智能。他认为人们应关注任务变化,人类关怀有存在价值,且AI要与人类价值观对齐。同时,OpenAI开展巨额算力基建。
评论送书 | 奇点何时到来?AI会成为人类的威胁吗 ?
文章从非线性非平衡多自由度系统研究视角探讨生成式AI发展态势,对‘规模增大引发相变实现奇点’及‘AI成人类威胁’观点存疑,指出人类智能与AI智能有差异,推荐《智能的真相:AI能替代人脑吗?》。
辛顿警告AI将取代人类工作,杨立昆反对:应该先听这5个人怎么说
最近,“AI教父”辛顿警告AI将取代人类工作,指出AI与以往技术不同,会突破人类智力瓶颈。但杨立昆反对,建议听五位经济学家观点。这五位学者对AI与人类工作关系看法不一,却都认为这是经济问题。
中国机器人比赛应急救援,美国网友Reddit破防:我们还在给机器狗化妆拍段子
最近,一篇‘中国机器人在比火场救人,美国机器狗还在给扎克伯格套脸?’的帖子被顶上Reddit热门。中国在上海举办的GDPS 2025引发外国网友关注和讨论,中国具身智能因量产领先,这得益于上海产业链多年积累。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
DeepMind再登Nature:AI Agent造出了最强RL算法!
Google DeepMind团队提出DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则,无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero,在未见过的游戏中也稳定高效,相关研究登《Nature》。
陶哲轩亲测!GPT-5 Pro 40分钟破解3年难题,登顶最难数学考试
数学家陶哲轩将几何难题交给GPT - 5 Pro,虽推理完美但无解。同一周,GPT - 5 Pro在FrontierMath测试集夺冠。陶哲轩测试发现AI在科研不同层面表现有别,也揭示了AI理解力受限及人类与AI的分工边界。
你以为在点「红绿灯」验证身份,其实是在给AI免费打工
验证码发展多年,从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时,实际在为AI免费提供训练数据,如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈,未来或利用AI弱点创新。