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刚刚，OpenAI 正式对外推出了 AI 编码神器 Codex，其目前向 ChatGPT Plus 用户开放。据悉，Codex 在限定时段内提供宽松的使用额度，但在需求高峰期间，可能会对 Plus 用户设置速率限制，以确保其能广泛可用。
数学家出手反击AI！对AlphaEvolve在“集合和差问题”上的成果进一步改进。
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM通过优化模型的预测分布，增强其对正确答案的置信度，为大模型后训练提供了一种更高效简洁的新思路。
差不多一个半月前，是我第一次使用 Fellou，也是我第一次使用这类 Agent 形式的浏览器。
早上醒来，就看到 Codex 正式向 Plus 用户开放的消息，我立刻体验了一下。这次最大的变化，是 Codex 能在任务执行期间联网。它可以自动安装依赖，不用再手动设置 linting 和测试，也能跑需要访问暂存服务器的脚本，流程顺畅了不少。
一款周活过 4 亿的产品，如何做营销？需要做营销吗？
AI 时代，品味（taste）很重要。
如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：
当前最强多模态Agent连验证码都解不了？
强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？