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#大佬观点

今日 3 条
8月13日周四
8月10日周一
7月31日周五
  1. Thinking Machines Lab:官方博客(RSS)70

    Thinking Machines 阐述开放权重的安全路径并评估 Inkling 发布风险

    Thinking Machines 提出安全开放权重的框架,认为发布安全取决于模型本身与其进入的生态,并据此发布了 Inkling 和 Inkling-Small 两个开放权重语言模型。

    推荐理由:Thinking Machines 结合自家 Inkling 的发布评估,给出了分层开放权重与生态准备的安全框架,并指出数据过滤等仍开放的问题。

7月25日周六
  1. Jim Fan50

    Stay hungry, stay foolish. 绝对的传奇 @JensenHuang: 我的第一条帖子,分享一封 @NVIDIA 签署的关于开放模型为何重要的信。 AI 将变革每个行业,赋能每家公司,并由每个国家来构建。 开放模型增强安全与网络安全,加速创新与扩散,并实现主权。 世界既需要前沿闭源模型,也需要前沿开源模型。 https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

  2. Mira Murati39

    让 AI 变得有用的知识是分散的。它存在于科学家、工程师、临床医生、企业之中。AI 要想从分布式知识中受益,自身就必须是分布式的。同意 Jensen 的观点,这是值得构建的未来。

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

7月18日周六
  1. MIT News(RSS)30

    MIT 学者 Bailey Flanigan:用算法让公民议会的随机抽选更公平

    MIT 施瓦茨曼计算学院与政治学、EECS 系共享教职的 Bailey Flanigan,开发出随机抽选公民议会参与者的算法,用于解决自愿报名者无法代表整体人口的问题。她以 AI 议题的公民议会为例:自愿参与者可能偏向年轻、受教育程度高且对技术感兴趣的人群,导致其他群体代表性不足。其工具在个体参与机会平等、抗操纵性与透明度之间平衡代表性。

7月11日周六
  1. Mira Murati61

    Mira Murati 发文回顾 Thinking Machines Lab 成立一周年,称公司聚焦多模态 AI、自定义模型和开放科学。她提到已预览了像人一样协作的交互模型,Tinker 让任何人都能训练自己的开放权重模型,并发布了关于 Connectionism 的研究。其引用内容补充称公司已完成 20 亿美元融资,由 a16z 领投,NVIDIA、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD、Jane Street 等参投,并将在未来几个月分享首个包含重要开源组件的产品。

    引用Mira Murati@miramurati

    Thinking Machines Lab exists to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building multimodal AI that works with how you naturally interact with the world - through conversation, through sight, through the messy way we collaborate. We're excited that in the next couple months we’ll be able to share our first product, which will include a significant open source component and be useful for researchers and startups developing custom models. Soon, we’ll also share our best science to help the research community better understand frontier AI systems. To accelerate our progress, we’re happy to confirm that we’ve raised $2B led by a16z with participation from NVIDIA, Accel, ServiceNow, CISCO, AMD, Jane Street and more who share our mission. We’re always looking for extraordinary talent that learns by doing, turning research into useful things. We believe AI should serve as an extension of individual agency and, in the spirit of freedom, be distributed as widely and equitably as possible.  We hope this vision resonates with those who share our commitment to advancing the field. If so, join us. https://thinkingmachines.paperform.co/

7月10日周五
  1. Thinking Machines Lab:官方博客(RSS)53

    Thinking Machines Lab 发文阐述以人为核心的 AI 发展路线

    Thinking Machines Lab 发表文章,主张构建延伸人类意志与判断的 AI,认为当前多数模型集中训练后固化,未受使用者塑造。公司提出训练强模型、提供可微调模型权重的工具、开发原生多模态交互模型、发布研究等四个技术方向,并将对齐视为分散在多元模型生态中的持续过程。

7月2日周四
  1. MIT News(RSS)26

    MIT 校长:AI 时代仍需好奇心驱动的基础研究

    MIT 校长 Sally Kornbluth 在《华盛顿邮报》活动上警告,若联邦政府不资助好奇心驱动的研究,美国的创新与人才管道可能枯竭。她表示 MIT 新课程仍以基础 STEM 为核心,同时强化伦理与公民教育,并让学生把 AI 当作增强工具而非替代学习小组。她提到 MIT 已衍生出超过 3 万家公司,其经济影响相当于全球第 14 大 GDP,且对家庭收入低于 20 万美元的学生免学费。

6月30日周二
  1. MIT News(RSS)41

    MIT 专访 Phillip Isola:什么是智能体 AI,它应该走向何方?

    MIT 电气工程与计算机科学系副教授 Phillip Isola 在专访中界定,智能体 AI 是能在物理或数字世界中采取行动(如机器人操作、订机票)的 AI,与生成内容的 ChatGPT、Claude 等生成式 AI 不同,其核心仍是 Claude 这类基础模型外加工具与记忆封装。他指出编程智能体是目前最成功的应用,最大挑战是训练数据匮乏,并警示验证不足、数据泄露与去技能化风险。

6月24日周三
6月19日周五
  1. Saining Xie25

    🫡 创始人模式下的品味

    引用David@DavidSHolz

    @scaling01 i actually filmed and edited the video myself 😅 also implemented the 3d visualization technical deep dive, it all runs in a browser in realtime!

6月9日周二
6月6日周六
6月4日周四
5月25日周一
5月16日周六
5月15日周五
3月2日周一
  1. Answer.AI 官方研发博客(RSS)69

    Answer.AI 创始人分析 OpenAI 与战争部合同的"合法用途"条款为何难以冻结法律

    Jeremy Howard 与 Luke Versweyveld 撰文论证 OpenAI 与 Department of War 合同中的"all lawful purposes"在美国合同法下指履约时的法律而非签署时的法律。

    推荐理由:作者从合同法教义出发逐条拆解条款含义,指出 OpenAI 想要的签署时法律标准并未被合同语言锁定,观点有判例支撑。

2月28日周六
11月28日周五
  1. Ilya Sutskever36

    我提出的一个观点没有被传达出来: - 扩展当前的东西会持续带来改进。特别是,它不会停滞。 - 但某个重要的东西会继续缺失。

    引用Haider.@haider1

    here are the most important points from today's ilya sutskever podcast: - superintelligence in 5-20 years - current scaling will stall hard; we're back to real research - superintelligence = super-fast continual learner, not finished oracle - models generalize 100x worse than humans, the biggest AGI blocker - need completely new ML paradigm (i have ideas, can't share rn) - AI impact will hit hard, but only after economic diffusion - breakthroughs historically needed almost no compute - SSI has enough focused research compute to win - current RL already eats more compute than pre-training

10月14日周二