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为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱

硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。

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我在WAIC看见的十大趋势

上海世界人工智能大会(WAIC)热度空前,一票难求。本文总结了WAIC呈现的十大核心趋势,如中国AI因DeepSeek而不同,开源大模型进入中国时间,AI创新来到ToC阶段,第一批商业化AI终端是汽车、耳机和眼镜等。

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逆强化学习全新视角的大模型对齐技术

文章从逆强化学习(IRL)视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战,将LLM生成过程化为MDP,探讨无奖励函数的MDP,说明需神经奖励模型,还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。

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Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。

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李飞飞一年前究竟说了啥?怎么又火了

AI教母李飞飞一年前访谈再引关注,她指出大语言模型或许并非真正智能,其基于一维语言信号训练,在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差,不过也有人提出不同观点。

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DeepMind揭示Reasoning内在机制

近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。

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火了!刚刚,李飞飞2篇最新文章发布!

AI圈近期被李飞飞两篇重磅文章刷屏,一篇阐述空间智能愿景,指出当前AI缺乏空间智能,其创办的World Labs提出世界模型;另一篇论文揭示当前视频理解基准自欺欺人,还提出新基准VSI - SUPER及预测性感知新范式。

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万字对谈 Physical Intelligence(π):具身智能的卡点和下一步突破,到底在哪?

本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状,指出当前瓶颈是智能软件,还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题,认为通用机器人基础模型被低估。

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Midjourney正式推出 V1 视频模型:美学细节无敌

Midjourney推出视频生成模型V1,主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式,有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元,任务成本低,未来一月或调价格,目标是实现实时交互开放世界模拟系统。

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无需人类插手!AI战队自主进化,人类玩家瑟瑟发抖

论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工,实验显示能自我进化的AI完爆静态AI,不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。

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