
约束,AI创造力的真正源泉
约束,AI创造力的真正源泉AI创造力源于架构缺陷带来的约束(局部性与平移等变性),而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面,迫使AI重组局部特征,从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
AI创造力源于架构缺陷带来的约束(局部性与平移等变性),而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面,迫使AI重组局部特征,从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
一早,小扎「梦之队」44人明星阵容曝光。这份绝密名单中,完整披露了Meta超级智能实验室团队的「配置」,被硅谷科技圈疯转。值得一提的是,50%研究员来自中国。
OpenAI如何以自下而上的文化和行动导向,推动大模型突破?从零到上线仅用7周,Calvin带你走进OpenAI编程智能体Codex的诞生过程,体验高强度冲刺的魔力。
Grok 4 发出之后,风评非常两级。有人大喷特喷,觉得它又贵又不好用。有的则啧啧称神,断言「AGI 已经实现啦」。
强化学习改变了大语言模型的后训练范式,可以说,已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而,其中奖励模型的设计与训练,始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
当前,驱动科学研究的人工智能(AI for Science,AI4S)在单点取得了可观的进展,实现了工具层面的革新,然而要成为「革命的工具」,需要采用「通专融合 AGI」方式。
ChatGPT的对话流畅性、Gemini的多模态能力、DeepSeek的长上下文分析……
三个前沿AI能融合成AGI吗?Sakana AI提出Multi-LLM AB-MCTS方法,整合o4-mini、Gemini-2.5-Pro与DeepSeek-R1-0528模型,在推理过程中动态协作,通过试错优化生成过程,有效融合群体AI智慧。
在我看来,没有空间智能,通用人工智能就不完整。这是“AI教母”李飞飞在最新访谈中对AGI的判断——是的,李飞飞也开始谈论AGI了。
为智谱构建可信的人工智能基础设施注入坚实动能。