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谷歌卷土重来:你大爷还是你大爷
上周谷歌横扫科技媒体头条,传闻Meta考虑换谷歌TPU致英伟达市值蒸发,过去一月其缩水6000亿,谷歌涨5000亿。此前被看衰的谷歌,发布Gemini - 3及三季报后强势回归,TPU外供挑战英伟达地位。
翁荔最新博客:我们可能高估了模型,却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’,并梳理其演进路线,也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
答对之后还能学,答错之后也有用:重新理解推理轨迹的训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究,重新解读推理轨迹的训练价值,解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点,梳理方法设计、实验结果与适用边界,为大模型推理训练提供新参考。
VC开始靠AI预测未来了
七月,DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩,支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测,而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
当 Claude 开始自己做增长,Anthropic 真正关心的是什么?
Anthropic面临模型迭代外的挑战,增长负责人Amol Avasare在访谈中披露公司战略。如应对‘Success Disasters’、降低产品使用门槛、优化引导流程等,还提及增长职能演进。
谷歌 Cloud AI 总监 14 年血泪复盘:AI 时代工程师不可替代的 5 类能力,代码反而排在最后
谷歌 Cloud AI 总监 Addy Osmani 复盘 14 年谷歌职场,指出在大厂代码非决定工程师发展的关键,分享 21 条心得,如用户至上、携手求真等,助工程师少走弯路。
“光顾赚钱不搞研究”,OpenAI元老级高管出现离职潮,Mark Chen紧急回应
OpenAI现元老级高管离职潮,如研究副总裁Jerry Tworek等。《金融时报》称与战略转向有关,Mark Chen反驳。内部因专注LLM撕裂,缺算力致资源集中ChatGPT,OpenAI危机四伏。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
AI做出的科学发现,谁来证明它是对的?
本文整理自PAIR Conference 2026下一代科学发现论坛圆桌讨论,多位跨学科青年学者围绕AI科学发现结果的验证难题,从不同领域验证成本、方案设计、失败排查等维度展开深入探讨。
黄仁勋倡议的开源联名信,Anthropic 为何不愿签名?
黄仁勋分享支持开放权重模型的联名信,NVIDIA、Google等公司联署,Anthropic缺席遭网友讨伐。Anthropic研究人员回应引争议,这场讨论或存在错位,分歧关键在于发布前评测能否支持模型权重长期外授。