这是一篇来自伊利诺伊大学香槟分校联合Anthropic发布的重磅报告，系统性地梳理了"计算说服"这个新兴领域。您可能会好奇"计算说服"是什么？传统人际说服基于理论构建（如亚里士多德的修辞学 、西奥迪尼的说服六原则 ）和人类参与的实验。
在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中，我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展，使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律，并且单位 token 成本也相应地迅速降低。
涌现（Emergence），是生成式AI浪潮的一个关键现象：当模型规模扩大至临界点，AI会展现出人类一般的智慧，能理解、学习甚至创造。
在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。
现有的语言大模型（LLMs）在复杂指令下的理解和执行能力仍需提升。
《读佳》获悉，字节的UserGrowth（用户增长团队）做了一个名为”探饭“的AI产品，搭载的是豆包大模型。
在当今科技飞速发展的时代，机器人在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到日常生活，都能看到它们的身影。然而，现代机器人导航系统在多样化和复杂的室内环境中面临着诸多挑战，传统方法的局限性愈发明显。
斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型（Language Models from Scratch）」相关课程和材料现已在网上全面发布！
大语言模型（LLM）能力提升引发对潜在风险的担忧，洞察其内部“思维过程”、识别危险信号成AI安全核心挑战。
AI生态系统的总收入与已投入的资金相比仍然相形见绌，如果说有什么不同的话，那就是我去年对科技巨头们在AI上赚取多少收入的估计可能还太高了。
