「机器证明」共找到 682 篇相关文章
4个月11万用户、Claude Code成了,Dogfooding该被AI公司重视起来了
Dogfooding(内部试用)应被AI创业公司重视。Anthropic推出的Claude Code源于内部工具孵化,经内部使用和场景验证后发布,四个多月获11万开发者用户,其成功说明深度内部试用是竞争优势。
ICML 2025 | 多智能体的ChatGPT时刻?上交MAS-GPT实现工作流一键生成
上海交通大学等机构推出 MAS - GPT,提出生成式 MAS 设计范式,可一键生成可执行的 MAS。它解决了现有 MAS 方法无适应性、成本高、泛化性低等问题,实验显示其表现出色,未来潜力大。
登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火,Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同,是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论,还给出了参考的博客和视频。
统一框架下的具身多模态推理:自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具,现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构,以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力,实现范式转换。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。
WaveSpeedAI 成泽毅:AI Infra 本来就是一门能挣钱的生意
WaveSpeedAI成泽毅本在大厂做Infra,后创业。他先在社区验证技术价值,创业首日就定全球化策略。WaveSpeedAI团队小而灵活,用利他思维合作,在视频生成领域降成本,验证了推理基建有市场。
我去,短短时间,狂揽27.4K星,Windows用户的春天,任务栏秒开Linux的「神器」来了,6的飞起
由 Cascadium 团队打造的 WSL Windows Toolbar Launcher,将 Linux 终端装进 Windows 任务栏。它有一触即发控制台、状态感知任务栏等功能,适用全栈开发、机器学习等场景,与同类项目相比优势明显。
两张图定位全球,o3碾压T0级高手!人类「诡计」被看穿,跨模态推理爆表
OpenAI的o3在GeoGuessr游戏中与大师级玩家Sam Patterson对决,o3通过视觉与搜索推理,忽略伪造EXIF信息,最终以23179比22054获胜,展现出跨模态推理潜力,引发对AI推理能力的思考。
The Batch: 973|Claude 的水印如何运作
Anthropic将在2026年8月2日后发布的Claude模型全球部署肉眼不可见、机器可读的水印,用于表明文本和图像由其生成。该技术基于Google的SynthID - Text,不过此公告引发广泛争议。