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现在整个AI投资逻辑都错了!微软CEO首次承认:成排的H100正在积灰,插不上电
微软CEO称AI行业投资逻辑有误,瓶颈已从芯片变为电力。微软大量H100因缺电力设施闲置,按芯片采购量为公司定价的模型是错的。真正赢家是早锁定电力协议的玩家,竞争护城河已改变。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
马斯克「世界模拟器」首曝,1天蒸馏人类500年驾驶经验!擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」,可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」,生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络,有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题,输出可解释中间结果,为自动驾驶和擎天柱训练服务。
让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。
刚刚,GPT-5首次通过「哥德尔测试」!破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」,破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导,团队设计五项测试任务,GPT - 5在三个简单问题上近乎完美,还推导出不同解法,标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
Mira Murati 创业公司首发长文,尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理难获可复现结果,深入探究其不确定性根源,提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
软件行业“快时尚化”背后的经济学 | AGIX PM Notes
本周市场对软件看法悲观,OpenAI CEO 警告软件或进入‘快时尚时代’。但软件行业会升维,一是从‘死’变‘活’,具备元学习能力;二是定价更极致。还介绍了本周市场总结及多起 AI 相关企业动态。
复盘 ChatGPT:7 亿周活的 ToC 产品,如何在模型之外做增长?
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈,他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程,包括产品开发、增长、定价决策等,还阐述了成功原因、增长方法等,为AI创业者带来启发。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。