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Scaling没有墙!Anthropic CEO:AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙,2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻,称当前处第40格,前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标,Anthropic或在RSI取得进展,且重视人才文化。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开,介绍系统背景与痛点,展示主Prompt和决策树,用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt,总结设计原则和迭代方法,还给出通用启示与展望。
感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年,真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布,从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”,有技能和长期计划两大核心升级,还具备扣子编程功能,拓宽了 AI 能力边界。
Agnes:不做通用型智能体丨对话全民AI应用平台Agnes AI
量子位智库对话Agnes AI创始人Bruce Yang,探讨多智能体在AI产品的应用。Agnes AI以Multi Agent架构为核心,上线四月日活破20万。其介绍了核心功能、单多智能体差异、评估维度等,还谈及目标人群、市场规模等内容。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了!
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士,辅修哲学,是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员,将推进世界模型技术,强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
OpenAI核心研究员:比提示词工程更重要的,是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出,程序员最有价值技能是向AI传达意图,完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法,涉及规范执行、模型训练等内容。
OpenAI不Open!7年功勋老将投奔宿敌,实验室沦为API代工厂
2026开年,OpenAI的「推理之父」Jerry Tworek离职,他入职近七年,是推理技术核心人物。Scaling Laws失效,后训练成主要出路,但深度推理成本高,在强调盈利环境下,Tworek不满研究受限而离开,OpenAI或失去通往AGI的机会。
Agent交卷时刻:企业如何跨越“一把手工程”信任关?|甲子引力
在2025甲子引力年终盛典中,甲子光年智库院长宋涛对话五位AI企业负责人,探讨AI Agent在企业中的价值与落地问题。嘉宾们认为AI Agent可降本增效、推动转型,但落地面临信任、成本等阻力,需深入业务创造价值。
Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。