AI大厦需要新的地基！
AI大厦需要新的地基！「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
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8483 点击 2025-05-19 14:03
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「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
“这不仅仅是尴尬，这太令人心碎了。”没想到，AI圈的“瓜田”能精彩到这个地步。
AI红利已兑现，然后呢？又是一年财报季，AI毫无悬念成为互联网企业高频提及的关键词。
你有没有这样的烦恼：辛辛苦苦写完一篇公众号文章，想转发到小红书，却要再花大量时间制作3:4比例的精美图片？作为一个小红书小号拥有者（小1万粉丝呢，虽然躺在那吃灰有点可惜），我深知这种痛苦。每次想着要做几张图片就头大，甚至因此放弃了不少内容的二次分发。
现在大部分的AI工具都在推崇“一句话帮你生成xxx”，它们致力于提供快速答案、自动化任务，甚至替代人类的思考过程。然而，我们认为思考是人类最重要的权利，人类不应该把这个权利让渡给AI，因此我们开发了知己Aletheia。
硅谷终极野心：AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资；马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言，白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后，是提高生活水平的美好愿景，还是少数人掌控生产资料的逐利游戏？
这篇文章，写的我眼睛疼，真的。。。
一旦YouTub的AI广告有成效，可能很快就会在国内被复制。
在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天，了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品：Pollo.ai和Monica.im，希望通过这些成功案例，探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容，以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。
最近 MCP 太火爆了，各大平台资讯普通盖地，作为 AI 领域爱好者也要尝尝鲜。
2025年初，随着Manus的火爆，其背后的“黑科技”Browser Use也同样引起了人们的关注。Browser Use专为解决上述痛点而设计，强调将AI agents与网页连接，实现对浏览器的自动化操作。它支持AI agents自动轮换，单次登录即可实现持久会话，据TechCrunch报道，Browser Use是Manus用来执行各种任务的组件之一，例如点击网站菜单和填写表格。
关于MIT博士生Aidan Toner-Rodgers论文造假一事，在AI、经济学、科研、政策和媒体圈子里引起强烈反响，正如它6个月前在相同的圈子里引起轰动一样。
每次更换语言模型就要重新优化提示词？资源浪费且效率低下！本文介绍MetaSPO框架，首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法，让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果：框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示，最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型，评分从0.3920提升至0.4362。
，即使是最强大的大语言模型也有"健忘症"！但现在，Supermemory提出的创新解决方案横空出世，声称只需一行代码，就能让任何AI拥有"无限记忆"能力。这到底是怎么回事？今天我们就来一探究竟！
2万亿Llama4巨兽一再推迟，又传出了80%团队辞职的惊人消息！目前，发言人已辟谣消息不准确，Meta或许迎来了至暗时刻。
Agent 太多了，为了不让订阅费掏空我的钱包，我会通过苹果的屏幕使用时间以及 gemini 统计网页的访问次数来汇总每周使用频率。
数学能力几乎和AlphaGo的围棋水平一样？！
全球最强“AI发酵工程师”来了！
学习大模型的优质博客又更新了！
AI让医疗变得更热闹。
近年来，生成式人工智能的快速发展，在文本和图像生成领域都取得了很大的成功。
你以为GPT-4已经够强了？那只是AI的「预热阶段」。真正的革命，才刚刚开始——推理模型的时代，来了。这场范式革命，正深刻影响企业命运和个人前途。这不是一场模型参数的升级，而是一次认知逻辑的彻底重写。
ChatGPT悄悄上线的直连Github新功能太强大！一旦连上Github，立马化身「研究怪兽」：不管是DeepSeek这样的明星开源项目，还是自己DIY的文档资料，只要放进仓库，就能交给深度研究，一键生成专业到飞起的报告。
我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生，本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
据最新报道，OpenAI正计划与阿联酋首都阿布扎比的科技公司G42展开一项规模空前的合作计划：在沙漠中建设一个耗电达5千兆瓦的10平方英里数据中心园区。这一规模若实现，将成为全球最大AI基础设施之一。
太疯狂了，AlphaGo的「第37步」时刻，已经来临。谷歌的AlphaEvolve，让我们从此进入AI创造科学的时代，人类科研将彻底颠覆！背后的研究者也首次接受采访，揭秘研究过程中的一些惊人细节。
