「人类与AI分工」共找到 10040 篇相关文章
从工具到生命形式：OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等，还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案，最后分享企业落地经验和会议信息。
Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远
OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义，还指出AI规模时代结束，未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因，阐述人类价值函数作用，且SSI战略或调整。
图灵奖得主杨立昆：中国人并不需要我们，他们自己就能想出非常好的点子
本文是对图灵奖得主杨立昆的访谈，他批判当前大语言模型局限性，指出难以靠扩大规模达人类水平AI。还强调理解世界需非生成式架构，如JEPA。同时以DeepSeek为例，称开源发展更快，中国人能想出好点子。
联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
学生3年投稿6次被拒，于是吴恩达亲手搓了个评审Agent
机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生，做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练，与人类审稿相关系数达0.42，能按会议风格评审，还提修改建议，可体验。
上帝视角！DeepMind提前5天锁定Melissa，强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前，DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练，能生成多种未来场景，在路径和强度预测上优于传统模型，已被NHC投入实战，但AI不能理解灾难，人类仍需做决策。
百度：和大家一起讲 「超级有用」的故事
作者参加百度AI DAY智能云创新行业专场，看到百度全栈AI解决方案矩阵及应用案例。百度通过构建生态、全栈自研、推动科技平权等举措发力AI，诸多应用已取得商业成果，有望在AI商业化长跑中胜出。
最新！Sam Altman：GPT-5几乎所有方面都比我们聪明，准备好直面超级智能
OpenAI的奥特曼在播客中透露GPT - 5已在内部测试，其能力让他有无力感。他认为GPT - 5虽更聪明，但不意味人类价值终结，还提出环球基本财富构想，也坦言对AI影响的担忧。