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OpenAI 4 名王牌研究员“叛变”,Meta 上亿美元的签约奖金终于花出去了

近日,Meta招募四名前OpenAI研究人员加入超级智能实验室,此前其曾试图以1亿美元挖角。Meta组建该实验室是因Llama 4 Behemoth性能问题。此外,Meta还从多渠道揽才,今年将投650亿美元支持AI项目。

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字节押注AI Coding:百万月活的TRAE,如何改写开发者生态?|甲子光年

字节跳动在火山引擎Force 2025原动力大会主推自研AI编程产品TRAE,其月活超百万,内部80%工程师在用。AI Coding能提升大模型能力,助字节逼近AGI。TRAE更新功能,未来或成独立开发超级个体。

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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。

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ICML 2026 开幕,清华团队获最佳论文奖,DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖

2026年7月6日,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔开幕,投稿规模与录用总数破纪录。会上,清华黄高团队论文获杰出论文奖,指出扩散语言模型“灵活性陷阱”;还有多篇论文获荣誉提名,另有立场论文、时间检验奖等揭晓。

AI科技评论
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11 年前的那张图,又火了

一张2015年关于AI的智能曲线图近日在X上刷屏,马斯克也进行了转发。该图作者Tim Urban将AI分为ANI、AGI、ASI三个层级,指出人类习惯线性思考,但AI进步是指数级的。如今AI发展加速,其能力边界不断扩张。

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他们在1993年就提出了Scaling Law

原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现,这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。

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清华团队预言:90%的人将脱离谋生劳动,「零人公司」时代来了!

清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断,如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果,还探讨行业应用、知识范式颠覆等,描绘AI发展图景。

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独家 | 华为19级天才少年赵立晨离职创业,瞄准具身 Agentic OS

AI科技评论独家获悉,前华为天才少年、19级技术专家赵立晨2026年3月离职,加入杭州拉格朗日具身技术有限公司。该公司聚焦具身智能架构研发与硬件规模化落地,赵立晨想做的Agentic OS是具身产业化的基础设施。

AI科技评论
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顶尖开发者都在用 skills.sh热门技能

发现全能Skills网站https://skills.sh/,它是Open Agent Skills Ecosystem载体,解决AI Agent能力碎片化等问题。提供一键安装的技能模块库,支持多主流AI Agent适配,有技能排行榜,还能解决AI Agent的能力痛点。

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揭秘超节点,AI算力需要“统一的语言”

AI大模型热潮带动算力行业发展,中国AI芯片崛起,但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术,搞出“算力普通话”,目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。

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