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Karpathy最新发文:醒醒!别把AI当人看,它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点,指出大模型是「非生物」智能,其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能,对理解大模型很重要。
刚刚,Ilya官宣出任SSI CEO!送走「叛徒」联创,豪言不缺GPU
Ilya现身X发文,自封SSI唯一CEO,Daniel Levy任总裁,此前跳槽Meta的联创Daniel Gross出局。Ilya拒绝Meta 320亿美元收购要约,称专注事业,有算力和团队,要构建安全超级智能。
Meta扩张继续!挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员,收购语音初创公司PlayAI
据报道,Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员,还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛,想补足短板,其超级智能团队未来表现值得关注。
思考已成白菜价?黄仁勋一语成谶,物理学家:人类科研只剩3年
德国物理学家Sabine Hossenfelder预言,3年内熟悉的科学研究将不复存在,因AI能低成本、短时间取代人力。现实中AI已提升科研效率,国家与巨头也在推动,同时它会摧毁旧科研模式并重塑新范式。
来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了!
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士,辅修哲学,是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员,将推进世界模型技术,强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最低成本仅100美元,4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。
通义团队提出环境Scaling:自动构建环境,并自主学习和成长,可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境,让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型,数十亿参数就达万亿级模型性能,为轻量级代理智能发展带来新可能。
AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架,观察到“RL grokking”现象,还设计新任务验证,提出两阶段奖励调度,总结两种模式等,为争论带来新依据。
刷新无监督异常检测上限!首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道,东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD,将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测,构建异常代价体并滤波,无需缺陷样本训练,可作插件提升现有系统,精准检测微小缺陷。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。