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训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
创作方式或许正在被 AI 不停地改变，但剪映是那个让创作者不断回来的「老地方」。
现在 AI 工具越来越多，但不少人（包括已经习惯使用 AI 的老用户）对屏幕背后到底发生了什么，多半不太了解。
刚刚，字节跳动旗下剪映国际版CapCut宣布和谷歌Gemini APP达成合作，不久后将会推出新功能，用户能够直接在Gemini APP中使用CapCut的编辑工具编辑图片和视频。CapCut在社交平台X上的官宣文案中称“我们相信未来的创作将更加注重对话性、直观性和智能化，并能将各种工具和体验融为一体。”
光有强大的模型本身还不够，从脏数据到分析报告到汇报PPT，中间那条自动化链路谁来跑？GitHub上刚开源的SenseNova-Skills给出了一个答案，我们实测了四个真实场景，效果有点超出预期。
众所周知，我对AI陪伴一直保持着盲目乐观的态度。具体表现为，在EVE上线前，不仅自己All in了恺英网络的股票（EVE投资方），还号召身边人（比如罗子马和咸鱼）一起买入。
人类历史上第一批和生成式AI同时长大的学生，正在踏入毕业季。这届毕业生可能会发现：不管在大学里学的是知识性课程，还是实用性技能，都难逃AI冲击，想要脱颖而出必须成为那个“更善于使用AI的人”。
大家好，我是袋鼠帝 作为一名后端程序员，我略懂前端，但是对于UI设计是一窍不通。
OpenAI宣布AI首次自主攻克顶级数学开放问题，连证明思路都让数学家意想不到！这个问题叫做平面单位距离问题，由匈牙利数学家保罗·Erdős在1946年首次提出。看视频（视频有亮点，曾经的清华本科特将获得者陈立杰是这个突破的的研究人员）
让 AI 来管理代码的话，每次读 500 行反而比读 1000 行更费 Token，而且人工编排流程真不如让大模型自己定，「很多的事儿，还是很反直觉的」