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新闻资讯7

误入人均10个顶级offer的技术天团活动,顶尖AI人才的选择逻辑我悟了

作者参加京东TGT计划活动,与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它;Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。

量子位
新闻资讯8

全球顶尖大模型一夜惨遭血洗!最难测试人类拿满分,AI第一名得0.2%分

全球最难AGI测试ARC - AGI - 3上线,人类满分通关,最强模型Opus 4.6仅得0.2%。测试从静态题变为互动游戏,评分看效率。前沿大模型得分低,非LLM方案表现更好,AI缺乏元认知能力。

新智元
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烧2万亿美元却难用?Gary Marcus狂喷AI赛道不靠谱:推理模型只是“模仿秀”,OpenAI一年后倒闭?

知名AI专家Gary Marcus在访谈中称,世界在神经网络投入巨资,但大语言模型无法实现AGI目标。他指出其推理模型是“模仿秀”,会出现幻觉,还预测OpenAI或被微软收购。

AI前线
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不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果

上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在多方面领先传统方法。

机器之心
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为什么算力追赶这么难?前谷歌架构师现场黑板推演底层架构,看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”

前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起,推导芯片架构,指出芯片大部分成本花在搬运数据上,还探讨乘加运算、脉动阵列等原理,以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。

AI科技大本营
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大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一

多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。

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关于GPT-6 Astra的三条判断|甲子光年

北京时间9月4日凌晨,OpenAI发布GPT-6 Astra,演示其多种能力。「甲子光年」判断:GUI没消亡,是软件兼容层;Astra会“吞噬”App入口;传统Benchmark难描述Agent,任务闭环成关键。

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从概念到生产级部署:AWS如何破解Agentic AI落地难题?

红杉美国合伙人预测2025年是AI agent元年,但此前Agentic AI落地难。AWS在纽约峰会推出系列产品,如Amazon Bedrock AgentCore等,完成从存储到市场的升级,有望推动企业构建Agentic AI。

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国产开源模型越多,模型路由的机会越大

中国大模型市场模型增多,能力相近、价格降低且部分开源。开发者选择多但企业选模型难,价值向调度层转移。开源改变产业结构,Routing业务有价值且至少含四层,中国Provider Routing易落地。

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西方忘了怎么制造东西,现在它又在忘记代码

文章以国防工业为例,指出西方制造业存在知识流失、产能恢复困难问题。如重启“毒刺”导弹生产线困难,欧洲炮弹交付延期。软件行业也类似,AI使初级工程师能力培养受阻,可能重蹈覆辙。

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