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离开OpenAI和Google后,两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek,与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil,共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题,认为下一代架构要能持续学习,还计划打造自动化AI实验室。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率?看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding,如Prompt工程心得、划分任务边界等;后讲Claude Code使用,包括安装、指令、构建项目规则等,还提及它在多场景的应用。
打破「数据暴力」预训练惯性,阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS,打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐,提升预训练效率与下游泛化表现,实验显示其“效率+性能”双提升。
6666!NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人,指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习,且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化,这给正火热的RLVR泼了冷水。
Claude 终于能“看”视频了!这个开源项目让我刷视频效率翻倍
平时找视频信息效率低,而开源项目让Claude等大模型 “看懂” 视频,能提取画面、音频并理解内容。介绍了其工作原理、帧预算、去重、细节模式等,安装使用门槛低,还给出了应用场景和项目地址。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例,介绍算法工程师开发模型全流程,包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作,如用均方误差衡量模型效果,还提及多种模型及调优方法,助开发者入门机器学习。
用AI写代码效率反降19%!246项任务实测,16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务,随机分配是否用AI。结果显示,用AI时完成任务平均时间增加19%,与开发者预测的效率提升24%相反。
碾压π0.5,复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题,提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心,结合 RL 算法,为具身智能落地提供更可行路径,实验效果显著。
1700个OpenClaw技巧,我用多邻国的方式学会的!
AI带来学习方式变革,OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能,可将GitHub项目生成多邻国式课程,还能处理论文、演讲等素材,通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。