「递归式自我提升」共找到 3163 篇相关文章
X平台如何决定你看到什么？马斯克刚刚开源了X推荐引擎
马斯克开源X平台推荐算法，消除人工干预特征，靠Grok模型理解用户行为。系统由编排、存储和机器学习层协同，经复杂机制精准推送信息，还构建后置过滤体系保证内容质量。
清华Nature发布惊人结论：AI写论文3倍速，但科学边界被锁死
2026年1月，清华徐丰力、李勇教授联合芝加哥大学团队在《Nature》发文，分析4100余万篇论文发现，AI提升科学家个人生产力，但收缩科学探索集体疆域。团队提出「全流程科研智能体系统」破局。
谷歌工程师抛出5个残酷问题：未来两年，软件工程还剩下什么？
谷歌工程师 Addy Osmani 提出 5 个或在 2026 年前重塑软件工程的关键问题，涵盖初级开发者、技能、角色、专才通才、教育等方面，每个问题有两种走向，并给出对应应对建议。
开源版 Cowork 项目在 X 爆火，创始人：感谢 Cowork，让我们三年的探索被看到
Anthropic的智能体工具Cowork在X上爆火，CAMEL AI的开源项目Eigent作为平替也跟着火了一把。文章复盘了CAMEL AI从2023年发布CAMEL框架到Eigent项目的三年探索经历，介绍了Eigent的产品设计、技术架构、应用场景及发展情况。
Science重磅！新药发现提速千万倍，清华用AI把药物筛选变成向量检索
清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究，将对比学习引入药物发现，把分子对接转为向量检索，使虚拟筛选速度提升千万倍，还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。
GPT-5.2考赢人类！OpenAI警告：大模型能力已过剩，AGI天花板不是AI
GPT - 5.2在ARC - AGI - 2基准测试超人类，Poetiq系统让其准确率从60%提至75%。OpenAI称大模型进入‘能力过剩’阶段，未来AGI进展不止靠模型，更需人机协同。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
“75亿元投资理财”？摩尔线程回应
近期，摩尔线程拟将IPO募集的不超75亿元闲置资金用于现金管理引关注。公司称募投项目分阶段投入，此举为提高资金使用效率，不影响项目推进。12月20 - 21日将举办开发者大会。
盘点2025年全球宕机事件，还有不用AI写代码的公司吗？
2025年Cloudflare、AWS等轮番宕机，“连坐”半个互联网。AI编程全面普及，虽提高效率，但可能让宕机更易发生、难提前发现。宕机最爱发生在变更后，AI编程使改动频繁，还让人类理解系统比例下降。
算力十年狂飙100000倍，他却每天担心破产！黄仁勋亲述：如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场
英伟达推出 CUDA Toolkit 13.1，号称 20 年来最大更新，有 Tile 编程等亮点。黄仁勋回顾创业，称每天有破产危机感。他还谈 AI 发展、应用、意识及工作影响等，认为 AI 会创造新工作，也能缩小技术鸿沟。