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来自伊利诺伊大学香槟分校、清华大学、约翰霍普金斯大学以及哥伦比亚大学的研究人员在反复试验后，却得出来一个与我们的直觉有点相反的结论：大多数当下智能体并不能稳定、有效地把世界模型当作前瞻工具。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
在整个会议期间，阿贝尔对人工智能的态度，与当下争先恐后拿AI重新包装自己的企业界形成了一种微妙的对立。“我们不会为了人工智能而做人工智能。”这句话被他反复强调，贯穿始终。
一位中国开发者，在横跨大西洋的航程中，在飞机上用 MacBook 本地跑 Llama 70B，整整 11 小时没有网络，帖子瞬间在X上爆火！但是随后，越来越多网友发现，这故事不太对啊？
过去几十年里，人类使用计算机的方式始终没有发生根本变化：我们编写程序，机器按照指令执行。 但随着大模型的发展，这种关系正在悄然改变，人类开始不再描述“如何做”，而是直接表达“想做什么”，而系统则负责推
上个月刚充了 ChatGPT Plus，这个月又买了Cursor Pro，OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待，说起来非常简单：给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。
为了攻克这些制约具身智能领域发展的核心难题，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了GS-Playground通用多模态仿真框架。
近日，美国五角大楼宣布与七家公司达成协议，包括 OpenAI、谷歌、微软、亚马逊、英伟达、SpaceX 和一家名为 Reflection AI 的初创公司，允许将这些公司的 AI 系统用于机密级别的军
第四周，我决定离开这家公司。 因为我发现之前调查到的所有乱象，问题都不在GEO本身。 GEO是一个确定的行业方向，但这个行业太早期了——没标准、没监管、谁都能进来。与此同时，品牌和企业只想要流量，但G
系列：卧底GEO三十天（2/3）我学会了一种新算术。不是加减乘除那种，是GEO行业专属的。入职第二周，我从内容组调到了效果交付组。组长是个瘦高的姑娘，大家叫她阿梅，说话很快，手指敲键盘更快。她看了看我，说："你数学好不好？"