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我用AI监控了奥特曼,当他一发推特AI就会自动给我打电话。

我用AI监控了奥特曼,当他一发推特AI就会自动给我打电话。

我用AI监控了奥特曼,当他一发推特AI就会自动给我打电话。

我就想,能不能做一个监控,在奥特曼发X的时候,直接打电话叫醒我,这样,我就就不用干等了。该12点睡觉就12点睡觉,如果真的有啥新东西,啪一个电话直接把我喊起来,而不是每天在那傻傻的刷新。

来自主题: AI资讯
8954 点击    2025-04-22 10:15
行业必读丨OpenAI 最新报告:构建 Agents 最佳实践

行业必读丨OpenAI 最新报告:构建 Agents 最佳实践

行业必读丨OpenAI 最新报告:构建 Agents 最佳实践

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。

来自主题: AI技术研报
9221 点击    2025-04-22 09:30
扣子空间体验-带你看没有繁琐配置的MCP有多强大!

扣子空间体验-带你看没有繁琐配置的MCP有多强大!

扣子空间体验-带你看没有繁琐配置的MCP有多强大!

扣子空间(https://space.coze.cn/)来了,它不只是一个工具,而是你的“AI工作搭子”. 可以直接调用内置的MCP服务让AI结合多个MCP完成非常复杂的任务,比如调研之后把结果做成PPT或者网页,甚至网页内还能嵌入生成的音频和图片。

来自主题: AI资讯
7403 点击    2025-04-22 09:20
被自家AI坑惨,一句误导引发程序员退订潮,Cursor CEO亲自道歉

被自家AI坑惨,一句误导引发程序员退订潮,Cursor CEO亲自道歉

被自家AI坑惨,一句误导引发程序员退订潮,Cursor CEO亲自道歉

有些 AI 现在“成精”到什么地步?它既能替程序员写代码,也能在你想省事(它想偷懒)的时候,反向教育你一顿:“我不能替你写这个代码,因为那相当于帮你完成工作……你应该自己动手写逻辑,这样才能真正理解系统,后续也好维护。”

来自主题: AI资讯
7933 点击    2025-04-22 09:15
英伟达终止Lepton AI运营,禁新用户注册、注销官推,贾扬清创业生意被收购,两年后再回大厂

英伟达终止Lepton AI运营,禁新用户注册、注销官推,贾扬清创业生意被收购,两年后再回大厂

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近日,网上曝出 Lepton AI 已通知用户,Lepton 将于 2025 年 5 月 20 日正式停止运营,此后用户将无法再访问 Lepton AI 平台上的服务或提交的数据,建议用户在该日期之前尽快下载或备份所需数据。服务终止时,若用户账户中仍有未使用的积分,官方将会在关停后予以退款处理。

来自主题: AI资讯
6751 点击    2025-04-22 09:12
硅谷AI初创要让60亿人失业,网友痛批人类叛徒!Jeff Dean已投

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AI的野心从未如此大胆!新创公司Mechanize目标直指「全面自动化所有工作」和「经济无人化」,瞄准全球60万亿美元的劳动力市场。从虚拟工作环境到强化学习,Mechanize计划用AI智能体取代人类岗位,引发巨大争议。

来自主题: AI资讯
8986 点击    2025-04-22 09:06
UIUC联手谷歌发布Search-R1:大模型学会「边想边查」,推理、搜索无缝切换

UIUC联手谷歌发布Search-R1:大模型学会「边想边查」,推理、搜索无缝切换

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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。

来自主题: AI技术研报
7049 点击    2025-04-22 09:02
谷歌联合强化学习之父:通过经验学习的4大核心,Agent将获得超人能力 |最新战略瞭望

谷歌联合强化学习之父:通过经验学习的4大核心,Agent将获得超人能力 |最新战略瞭望

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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。

来自主题: AI技术研报
7195 点击    2025-04-22 08:43
扩散LLM推理用上类GRPO强化学习!优于单独SFT,UCLA、Meta新框架d1开源

扩散LLM推理用上类GRPO强化学习!优于单独SFT,UCLA、Meta新框架d1开源

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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。

来自主题: AI技术研报
5179 点击    2025-04-22 08:39