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微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」,分享人工智能教育帖子,从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论,分布式强化学习系统构建,RL 用于后训练 LLM 等,还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。

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用印度程序员冒充 AI 的“独角兽”彻底倒闭了!伪 AI 烧光 5 亿美元,连微软和亚马逊都被“坑”了

英国 AI 初创公司 Builder.ai 正式破产,曾获微软等支持,估值近 10 亿美元。其宣称用 AI 构建应用,实际靠大量人力,还压榨开发者。此外,不少创业公司也用“人扮 AI”换融资,最终坑了投资人和用户。

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OpenAI深夜开源HealthBench,60个国家合力开发5000段真实对话

今天凌晨1点30,OpenAI开源医疗大模型测试评估集HealthBench。其5000段核心测试对话由60个国家/地区的262名医生打造,采用多轮对话测试。测试显示大模型在医疗保健领域表现显著提升,还介绍了其构建及评估等情况。

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Reddit新手如何通过一篇帖子狂赚2000+Karma?Reddit的公平性让新手也能获得曝光,选择合适的子社区和构建有趣的文案是关键。Reddit的流量分配机制让内容质量成为获得曝光的核心,而好的文案能规模化内容的曝光量。

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Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广:AI 应用的机会在哪里?具身到底怎么投?

Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈,探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等,也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。

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能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片

帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。

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T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」

在具身智能发展下,关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架,从关节驱动视角建模,将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间,实现端到端推理,兼顾精度、鲁棒性与实时性。

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和Anthropic CEO一起发过Nature,他用Claude Code复活三年烂尾代码

华盛顿大学首席开发者Brendan MacLean用Claude Code复活三年烂尾代码。他像带实习生一样带Claude,构建上下文让其理解代码库。同一周OpenAI开源Symphony,实现任务自动派Agent。二者路线不同但目的相同,都在探索让AI融入工程流程。

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Meta亿元天团首个大模型交卷!余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月,一雪Llama前耻

Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark,发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队,虽在编程和长时间自主运行有差距,但在多模态理解等方面表现突出,不过也有编程翻车情况。

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ICLR 2026 Oral|多模态知识图谱对齐难:破解噪声关联至为关键

在数据多元化时代,多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑,实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法,缓解了这些影响,论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。

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