AI也要007？Letta、伯克利提出「睡眠时间计算」，推理效率翻倍还不加钱
AI也要007？Letta、伯克利提出「睡眠时间计算」，推理效率翻倍还不加钱AI 也要 007 工作制了！
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8014 点击 2025-04-22 19:08
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AI 也要 007 工作制了！
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
这款产品是一个改变世界的产品，而刚好有一个产品经理将其复刻出来了，即使一款产品拆解案例也是一个用AI产品从0到1搭建的过程。
给大家推荐一个好东西：21st.dev ，大致上你可以将它理解为一个非常前卫的组件托管市场
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
AI会无脑附和吗？Anthropic研究发现，Claude能根据场景切换人格：谈恋爱时化身情感导师，聊历史时秒变严谨学者。一些对话中，它强烈支持用户价值观，但在3%的情况下，它会果断抵制。
AI设计新型引力波探测工具，推动物理学突破，宇宙观测扩大50倍。
无论你是技术创造者还是使用者，理解这场认知革命都至关重要。我们正在从「AI as tools」向「AI as thinking partners」转变，这不仅改变了技术的能力边界，也改变了我们与技术协作的方式。
近日，上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）开源了生成式世界模型 AETHER。该模型全部由合成数据训练而成，不仅在传统重建与生成任务中表现领先，更首次赋予大模型在真实世界中的 3D 空间决策与规划能力，
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
o3和o4-mini视觉推理突破，竟未引用他人成果？一名华盛顿大学博士生发出质疑，OpenAI研究人员对此回应：不存在。
动画片和我们拍摄的视频其实还是有很大不一样的。一般来说，我们平时观看的大多数电视剧使用25帧/秒的帧率，大多数电影使用24帧/秒的帧率。对于摄像机而言，帧率的调节无非是改一改摄影设备的参数，即使是胶片时代，也仅仅是胶片使用量的区别，对人工影响不大。
强化学习之父Richard Sutton和DeepMind强化学习副总裁David Silver对我们发出了当头棒喝：如今，人类已经由数据时代踏入经验时代。通往ASI之路要靠RL，而非人类数据！
「一位顶尖科学家，有数千亿美元的资源，却仍然能把Meta搞砸了！」最近，圈内对LeCun的埋怨和批评，似乎越来越压不住了。有人批评说，Meta之所以溃败，LeCun的教条主义就是罪魁祸首。但LeCun却表示，自己尝试了20年自回归预测，彻底失败了，所以如今才给LLM判死刑！
Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息，最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失，从而减少大型语言模型（LLM）的幻觉。
o3编码直逼全球TOP 200人类选手，却存在一个致命问题：幻觉率高达33%，是o1的两倍。Ai2科学家直指，RL过度优化成硬伤。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
还在用搜索和规则训练AI游戏？现在直接「看回放」学打宝可梦了！德州大学奥斯汀分校的研究团队用Transformer和离线强化学习打造出一个智能体，不靠规则、没用启发式算法，纯靠47.5万场人类对战回放训练出来，居然打上了Pokémon Showdown全球前10%！
当前，人们对人工智能驱动的药物发现公司（以下简称 AIDD）这一新兴公司确发有效的界定。2025年开年，DeepSeek的爆火为AI医疗和AI制药领域带来了多维度变革。近日，BioPharma Trend发表了一份AI制药研究报告，报告力图从各个维度回答AI对生物医药的关键价值。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前，具身合成数据有两条主要技术路线之争：“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”，自动驾驶已具备城市级仿真，但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
微软研究院开源的原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T，将低精度与高效能结合，开创了AI轻量化的新纪元。通过精心设计的推理框架，BitNet不仅突破了内存的限制，还在多项基准测试中表现出色，甚至与全精度模型不相上下。
在GitHub狂揽1w+星标的通义万相Wan2.1，又双叒上新了！
只用6GB显存的笔记本GPU，就能生成流畅的高质量视频！斯坦福研究团队重磅推出FramePack，大幅改善了视频生成中的遗忘和漂移难题。
这是一份报告，有关英伟达50系显卡。非常高质量，AI 一键出的
推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。