每周国内外AI发展动态研究-2025年8月30至9月3日
按:从2021年开始,关于区块链发展动态,通过每日国外区块链发展动态来进行研究,从最初每天都会通过X研究相关的行业代表性人物、代表性项目,后面发展为不定期但最多一周会有一两次研究,坚持了有五年,几经更换研究的对象人物和代表项目,包括后来另一个项目:研究当月获得融资的区块链项目也有五年以上; 关于区块链的研究,应该是成功的; 关于AI的研究,除了前几年批量阅读些AI类书籍外,今年前几个月,因为大模型的流行,我有几个月研究了大模型产品、周边的DOCKER VSCODE python dify等产品,甚至研究了具体的应用部署、应用案例,陷入技术细节,我感觉不应该这样,于是决定从AI和产品部署类应用脱离出来;我于今天20250801在坐车时,突然决定应该仿照区块链研究的路径,也做个AI每日发展动态研究,找到国内外最牛的100个AI人物(以X为研究媒体,这些人物可能很多没有X账号或不活跃,则略去)和AI项目(拟再做个专题研究)也做个系列,这比陷入AI产品细节里更适合我当前需要; 初步决定每周一到两次;以后有变化再说; 此为志。 第一次调整(2025年8月5日):删除X不活跃的AI人物,增加了排名靠前的X活跃的AI类项目若干。
开放人工智能,@OpenAI,OpenAI 的使命是确保通用人工智能造福全人类。
. @vijayeraji Statsig 创始人兼首席执行官,在收购 Statsig 后,将加入 OpenAI 担任应用程序首席技术官,领导 ChatGPT 和 Codex 的工程。这扩大了我们在应用领域的领导地位,因为我们大规模构建安全、有用的人工智能产品。
实时 API 已正式结束测试版,可供您的生产语音代理使用! 我们还引入了 gpt-realtime——我们迄今为止最先进的语音转语音模型——以及新的语音和 API 功能:远程 MCP️图像输入SIP电话呼叫♻️可重用提示
谷歌人工智能,@GoogleAI,让人工智能对每个人都有帮助。展现思维↓
本周是......香蕉.以下是推出的内容:
— 我们发布了 Gemini 2.5 Flash Image,这是我们最新的最先进的图像生成和编辑模型 @GeminiApp , @GoogleAIStudio 对于开发人员,以及 @GoogleCloud 面向企业的 Vertex AI。 @JoshWoodward , @JeffDean ,Hartmut Neven 在 @TIME 的#TIME100AI,该名单旨在表彰人工智能领域最具影响力的 100 人。 — 我们在 @Google 翻译。 @NotebookLM 视频概览现在支持所有 80 种语言。我们还为非英语语言的音频概览添加了更长的选项。 — 在 @FlowbyGoogle 新用户每月可以免费获得 100 个积分来试用 Flow。此外,Google AI Ultra 订阅者现在可以在 Flow 中生成 Veo 3 Fast 视频,而无需使用任何积分。 — 我们发布了 Stax,这是一种实验性工具,使开发人员能够为其 AI 应用程序创建自定义评估和基准测试。这有助于开发人员理解、迭代和改进 LLM 驱动的功能,以应对更具体的用例。
Meta 的人工智能,@AIatMeta,我们与人工智能社区一起,通过开放科学突破可能性的界限,创造一个更加互联的世界。
为了帮助促进计算机视觉社区的创新和协作,我们将在商业许可下发布 DINOv3,其中包含一整套预训练的主干网、适配器、训练和评估代码等等。 在这里找到它们:https://github.com/facebookresearch/dinov3
Microsoft Azure,@Azure,Limitless innovation. ☁️ Follow along for the latest news and resources from the official
本集 Model Mondays 介绍 Azure AI Foundry 代理目录。它非常适合想要构建代理 AI 应用程序的开发人员和 AI 爱好者。 一探究竟!
加入我们#Microsoft #ISVAI 设想日,了解如何使用设想框架来识别 AI 解决方案开发机会。立即报名参加此免费活动。https://msft.it/6014sbX3A
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AWS 人工智能,@AWSAI,在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮,
优化您的#generativeAI在不牺牲性能的情况下进行支出通过模型蒸馏和智能提示路由等功能完全控制成本效益平衡#AmazonBedrock.#AWS
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从代码到古龙水:我们如何在戛纳国际创意节上创造人工智能驱动的个性化香水✨了解香水实验室如何将客户输入转化为定制香味和营销资产,并使用以下方式构建#AmazonNova在#AmazonBedrock.#AWS #generativeAI
英伟达人工智能,@NVIDIAAI,面向商业领袖的最新突破和人工智能的未来。
大规模构建和部署有效的 AI 解决方案可以归结为 3 件事:延迟可扩展性,以及能效。 平衡它们意味着更顺畅的部署、更低的成本和更快的创新。
52% 的金融公司现在使用生成式 AI,使金融不仅仅是节省成本。 根据我们的《金融服务人工智能现状:2025 年趋势》报告,Gen AI 正在为以下方面提供动力:欺诈检测欄个性化体验高效承保
从基础设施到推理, @Amway 正在使用 NVIDIA AI Enterprise 在其全球业务中大规模部署 AI。 主要结果:推理效率提高 40%⏱部署时间缩短一半以上99.9% 的敏感数据被 NVIDIA NeMo 护规阻止 从办公助理到销售副驾驶,安利正在通过安全、可扩展的人工智能基础改变运营方式。阅读全文:https://nvda.ws/47Ji0bl
对 AI 基础设施的下一步发展感到好奇吗? 与 NVIDIA 超大规模和 HPC 副总裁 Ian Buck 一起参加主题演讲#AIInfraSummit在高级推理模型、人工智能推理以及网络纵向扩展和横向扩展方面。9月9日,星期二太平洋时间上午 10 点加利福尼亚州圣克拉拉
AMD 的 AI,@AIatAMD,共同推动人工智能创新。与开发人员一起构建,为开发人员服务。通过开放的生态系统提供支持。由 AMD 提供支持。
谢谢 @lmsysorg 分享我们的博客。我们喜欢您所做的工作! 引用 LMSYS 组织 @lmsysorg · 8月29日 在大力支持下@AMD,SGLang 现在在 MI300X 上实现了 PD 分解——这是另一个重要的里程碑!更多技术细节,请阅读AMD官方博客。干杯!
召集所有 GPU 和 AI 开发人员,是时候开始了! 加入 2025 年 AMD 开发者挑战赛!优化多 GPU 内核,赢取奖品并展示您的 AI 技能。 访问挑战页面进行注册并获取完整详细信息 https://amdchallenge2025.datamonsters.com
高通,@Qualcomm,无处不在地提供智能计算。
高通#DragonwingQ-6690 是世界上第一款具有完全集成 RFID 功能的企业移动处理器。它专为速度和精度而设计,旨在推动重点行业的创新。
自动选秀,但使其更智能、更快,并用于赛季中期交易和比赛时间决策。#AI和#FantasyFootball:你怎么看?
本周在#AI @cristianoamon 高通总裁兼首席执行官被任命为 @TIME 的#TIME100AI被列为全球最具影响力的人工智能领导者之一:http://bit.ly/4lVv5lx 高通#DragonwingQ-6690 推出,将设备上的 AI 集成到全球首款具有完全集成 RFID 的企业移动处理器中:https://bit.ly/3VqLaoc 我们探讨了 @Snapdragon Ride Platform 将人工智能驱动的规划引入 ADAS,以便在密集的城市交通中以安全为重点的驾驶:http://bit.ly/47Om4XO
百度公司,@Baidu_Inc,百度是一家领先的人工智能公司,拥有强大的互联网基础。
2025云芝峰会正式碳中和该认证经必维国际检验集团验证,涵盖了活动的全部范围——从场馆运营到参与者旅行——强调了我们对气候责任的承诺。
8 月的 AI Pulse 聚焦 GenFlow 2.0!获取有关我们的通用 AI 代理、第二季度收益、Apollo Go 里程碑、图像到视频技术升级等的最新信息。
今年的云芝峰会正式拉开帷幕! 在今天的主题演讲中,百度执行副总裁兼百度AI云总裁窦神公布了我们核心AI平台的重大升级,包括AI异构计算平台白歌5.0和MaaS平台千帆4.0。
浑源,@TencentHunyuan,腾讯大模型,包括文本生成、图像生成、视频生成和 3D 生成。@我随时!
我们很高兴地宣布 Hunyuan-MT-7B 的开源版本,这是我们最新的翻译模型,刚刚在 WMT2025 年大获全胜!Hunyuan-MT-7B 是一款轻量级 7B 型号,是真正的动力源。它在 31 个语言类别中赢得了 30 个语言类别中的 31 个,在严格的开源和公共数据限制下优于更大的模型,从而在竞争中占据主导地位。在广泛使用的 Flores200 基准测试中,其性能可与 GPT-4.1 等闭源模型相媲美。为什么这会改变游戏规则?无与伦比的效率:7B 模型提供闪电般的推理速度,在同一硬件上处理更多翻译请求。部署灵活性:它具有成本效益,可以部署在从高端服务器到边缘设备的各种硬件上。广泛的语言支持:支持33种语言和5种少数民族语言,全面覆盖。 但这还不是全部。我们还开源了 Hunyuan-MT-Chimera-7B,这是业界第一个开源的集成翻译模型。它可以智能地优化来自多个模型的翻译,为专业用例提供更准确、更专业的结果。 下载并部署它用于您的下一个项目!立即试用:https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list 法典:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT/ 技术报告:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT/blob/main/HunyuanMTTechnical_Report.pdf 珞拥抱脸:https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-MT-7B 天使纤细:https://github.com/Tencent/AngelSlim
混元世界-Voyager 来了,而且完全开源了!全球首个具有原生 3D 重建功能的超远程世界模型,重新定义了 VR、游戏和模拟的 AI 驱动空间智能。直接 3D 输出:无需 COLMAP 等工具即可将点云视频导出为 3D 格式,从而实现即时 3D 应用程序使用。创新的 3D 内存:引入可扩展的世界缓存机制,确保任何相机轨迹的几何一致性。顶级性能:斯坦福大学 WorldScore #1,在视频生成和 3D 重建基准测试中表现出色。(https://huggingface.co/spaces/Howieeeee/WorldScore_Leaderboard) Voyager 基于 HunyuanWorld 1.0 构建,将视频生成与 3D 建模相结合,提供摄像机控制的高保真 RGB-D 序列。通过键盘或纵杆控制场景,以获得无与伦比的 3D 一致性。
Qwen,@Alibaba_Qwen,AGI 的开放基础模型。
Qwen 非常扎实。 现在我不必为我的应用程序的前端编写 javascript。 x.com/_techafresh/st......
团队如何在野外使用 Qwen-Image →借助 Qwen-Image 和 Qwen-VL,Alimama Creative 将普通的产品照片变成高转化率的海报。 代理处理重写、提示和视觉效果→全自动的创意管道。 从 SKU →广告只需几秒钟。
数据砖,@databricks,Databricks 是一家数据和 AI 公司,帮助数据 + AI 团队解决世界上最棘手的问题。
在 Databricks 上构建应用变得更加容易!️了解 Lakebase 如何充当 Databricks 应用的事务数据层。 - 统一堆栈:使用 Databricks Apps + Lakebase 在湖屋中的数据之上生成应用 - 安全和无服务器:包括本机身份验证、治理和访问控制 - 实用指南:演练构建应用的设置https://databricks.com/blog/how-use-lakebase-transactional-data-layer-databricks-apps?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
[演示]Databricks SQL- 即时启动+自动扩展 - 用于情感分析等任务的内置人工智能功能 - 全面治理
我们很高兴地与大家分享,Delta Sharing: An Open Protocol for Cross-Platform Data Sharing 被评为最佳造纸行业亚军#VLDB2025!https://vldb.org/pvldb/vol18/p5197-puttaswamy.pdf抓住 @matei_zaharia 的主题演讲周四(英国夏令时 9:15–10:15),请访问我们的展位或职业网站了解更多信息
将软件工程最佳实践(版本控制、CI/CD 和自动化)应用于您的数据和 AI 项目。 使用资产包自定义到不同目标的部署,实现更大的定制,同时保持部署的可扩展性、模块化和易于管理。https://community.databricks.com/t5/technical-blog/customizing-target-deployments-in-databricks-asset-bundles/ba-p/124772?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social#toc-hId-1005092030
多年来,Apache Spark™️ 结构化流式处理一直为任务关键型管道提供支持。现在,通过实时模式,它可以扩展到在几毫秒内处理事件的工作负载,例如欺诈检测、实时个性化和实时 ML 功能服务。 立即探索公共预览版中的实时模式➡️ https://databricks.com/blog/introducing-real-time-mode-apache-sparktm-structured-streaming?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
在此演示中,Holly Smith 展示了如何统一作和分析数据,以支持快速、可扩展的应用程序 - 结合 PostgreSQL、Delta 表和同步的 Unity Catalog 表,以获得无缝、实时的见解。 了解 Lakebase 如何以低延迟每秒处理数千笔事务,实时保持库存准确,并在一个平台上实现历史分析。
扩展 AI,@scale_AI,要制作最佳模型,您需要最佳数据。
New Scale 研究:较小的模型能否可靠地监督更强大的 LLM 代理? 我们红队监控系统以检测秘密破坏活动,例如特工秘密下载敏感信息。通过人机交互改进监控: 有针对性的人工监督将正确检测率从 21% 提高到 36%,误报率为 1%,但盲目地升级所有案例会损害绩效,这意味着战略升级策略至关重要。 扩展 AI @scaleAI · 8月29日 阅读全文:https://scale.com/research/mrt查找数据集:https://github.com/ScaleAI/mrt非常感谢由海豹突击队研究实习生领导的这项工作的所有贡献者 @neilkale ,与 @calvincbzhang , @kevinbzhu 、安基特·艾奇、保拉·罗德里格斯、 @cqknight 和 @zifanwang .
拥抱脸,@huggingface,构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs
非常高兴地宣布,我们的研究团队在 @huggingface 将在 r/LocalLLaMA 上进行 AMA。 快来向 SmolLM、FineWeb 等背后的团队提出任何问题吧!谁知道呢,也许会有一个闪亮的新版本可以谈论? 太平洋标准时间 9 月 4 日星期四上午 8 点至上午 11 点
现在比以往任何时候都更容易使用 @huggingface 珞大规模数据集!介绍 Daft 对 Hugging Face 的读取和写入的原生支持。
一致性,@cohere,Cohere 为现实世界的业务问题构建安全、可扩展的私有企业级 AI 解决方案
您不仅需要 AI,还想要能够按照您的条件、使用您的数据、以您的方式工作的 AI。 Dell AI Factory 客户可以使用 Cohere North 在自己的基础架构中部署适应性强、功能强大的 AI 模型和代理工作流程。阅读 Arthur Lewis 的更多信息,请访问 @DellTech . https://dell.com/en-us/blog/ai-with-your-data-your-way/
人为的,@AnthropicAI,我们是一家人工智能安全和研究公司,致力于构建可靠、可解释和可指导的人工智能系统。与我们的人工智能助手交谈
我们已经筹集了 130 亿美元,投后估值为 1830 亿美元。 这项投资由 @ICONIQCapital ,将帮助我们扩大产能,提升模型能力,深化我们的安全研究。 人为的 @AnthropicAI · 8小时 我们从 2025 年开始的运行率收入为 10 亿美元,仅仅八个月后就突破了 50 亿美元。 这使得 Anthropic 成为历史上发展最快的科技公司之一。
默夫人工智能,@MurfAIStudio,在几秒钟内将文本转换为逼真的语音。我们为使用语音进行构建的开发人员提供可流式传输、可扩展的自助式 API。
这是为那些出现的人致敬。✨您可能认为您建立了一个代理。 但你看不到的是魔法。 一场胜利,没有人能夺走。
D-ID,@DID,D-ID 的人工智能平台支持以数字人为特色的动态视频和互动体验。
今年劳动节,我们正在思考工作的未来。 想象一下,一个队友: – 24/7 全天候工作而不会烧坏 – 跨团队和市场即时扩展 – 为数字交互带来人性化 这就是 D-ID 视觉代理所做的。 认识杰德。她还不能和你握手,但和她说话很愉快。与Jade对话,探索工作的未来https://eu1.hubs.ly/H0mHkSz0
中途,@midjourney,社区支持的研究实验室 - 探索新的思维媒介并增强人类的想象力。
无
稳定性人工智能,@StabilityAI,SD3.5 来了!无与伦比的定制、社区友好的许可和卓越的图像质量。
无
Fireflies.ai,@firefliesai,,#1 会议人工智能队友,
现已上线:萤火虫 x @planhat 客户关系管理欄在 Planhat 中自动记录您的会议 + 笔记➡️同步到正确的联系人或公司➡️包含摘要 + 行动项目➡️无需人工工作 更智能的客户记录从这里开始。
可用于 20+ 集成,包括 @Dropbox , @googledrive , @googlesheets , @MicrosoftTeams , @RedtailCRM , @bamboohr , @airtable , @Jira , @mondaydotcom , @todoist ,等等。
更多控制,更灵活 Fireflies.ai @firefliesai · 16小时 适用于商业版和企业版计划 Fireflies.ai @firefliesai · 9月1日 回复 @firefliesai 现在您可以:按标题、主持人、参加者或会议类型进行筛选智能组合的 AND/OR 逻辑每个集成多个配置组织的自定义命名
这是你在餐桌上的座位。我们为您建立了萤火虫社区。✨有想法吗?分享它。对即将发生的事情感到好奇吗?在其他人之前测试它。构建了杀手级工作流程?吹嘘它(我们想要屏幕截图)。易卡在什么东西上?询问实际构建该东西的团队。加入社区:http://bit.ly/4oThYnt
我们被评为 2025 年#IA40胜利者!这不仅仅是认可,更是对我们正在建设工作的未来的验证。 当其他人转录会议时,我们正在创造人工智能队友,让他们在工作中倍增人类的潜力。区别?我们的用户不仅节省了时间。他们解锁知识并自动化整个工作。
递归,@RecursionPharma,解码生物学,从根本上改善生活。药物发现的工业革命已经到来。
TechBio Talks 第一集即将推出! 请收听 9 月 4 日星期四,聆听主持人 Najat Khan 与最近的对话#TIME100AI收件人 @BarzilayRegina ,特聘教授 @MIT 麻省理工学院贾米尔诊所的人工智能教师负责人、麦克阿瑟“天才奖”获得者、美国国家医学与工程院院士。 他们讨论了从 Regina 在早期癌症检测模型方面的工作到 MIT-Recursion Boltz-2 合作背后的推动力,这是第一个用于高精度蛋白质结合亲和力预测的开源 AI 模型,以及它如何导致新的发现。订阅并查看本周四的完整剧集:▪️Spotify的:https://open.spotify.com/show/2bjoBPssiZVmjYKG4AlaW4 ▪️优酷:https://youtube.com/playlist?list=PLpz4Z2GmPXlYlTfOAcVtsTgfRIn1XKwHL ▪️苹果:https://podcasts.apple.com/us/podcast/techbio-talks/id1834770803或者任何你得到播客的地方!#TechBioTalks
恭喜 @Yoshua_Bengio - Recursion 的科学顾问之一 - 感谢他在 @TIME 100 AI 榜单! #TIME100AI
奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。
加入我们在赫尔辛基举行的芬兰健康数据生态系统:全球研发的未来展望和应用。我们与北欧高级合作伙伴经理 Alexandra Skeaping 和合作伙伴关系主管 Ramandeep Ghuman 一起介绍了“合作伙伴关系的力量:利用代理人工智能加速数据发现”。 他们将讨论我们与 @FinbbSuomi ,包括我们关于炎症性肠病的第一个研究项目。日期:2025 年 9 月 4 日星期四下午 3:15(欧洲东部时间)地点名称:赫尔辛基卡拉斯塔哈托帕希尔顿酒店
Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱,多伦多大学
无
Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家,卷积神经网络之父
经典论文,合作 @AIatMeta , @GoogleDeepMind 和 @NVIDIAAIDev 语言模型将个人事实保存在可衡量的“存储”量中。这项研究展示了如何计算存储量,以及模型何时将记忆换成真正的学习。问题 我们能否将模型对训练片段的死记硬背与真正的模式学习分开,并以位为单位进行测量? 报纸上写着是的。对数据集进行两次编码:一次使用目标模型,一次使用无法记忆此数据的强参考模型。目标在参考之外实现的额外位节省算作死记硬背。共享的节省反映了真正的模式学习。燐测量技巧 模型视为压缩机。如果模型存在时数据点变短,则这些保存的位会显示记忆。减去强参考模型中也出现的节省;其余的都是“无意”的记忆。数字说明什么 GPT 风格的转换器在空间耗尽之前每个参数存储大约 3.6 位。一旦填满,记忆就会变平,当数据集信息超过容量时,测试损失就会开始熟悉的“双下降”曲线。为什么重要 基于损失的隶属关系推理遵循干净的 sigmoid:更大的模型或更小的数据集会提高攻击成功率;较大的代币与参数比率将成功推向随机机会。从业者现在可以通过简单的大小比率来预测隐私风险,而不是进行攻击。 最有趣的是:单个缩放规则(每个参数的位数)一次性解释了容量限制、双重下降和成员泄漏风险。
得益于开放科学和开源人工智能,一家中国食品配送公司对人工智能发展的贡献比美国大型科技公司更大勞勞勞如果人工智能科学家不与他们的管理层作斗争,以回归我们分享科学的根源,而不是保守秘密并将其最大限度地货币化,那么美国就会被煮熟了! 从长远来看,开放科学可以建设更强大的公司、更强大的国家、更强大的世界!
来自我们朋友的大新闻 @Everlynai ! 引用 埃弗林 @Everlynai · 8月31日 迄今为止,我们已经筹集了 $15M,用于构建电影链上视频的未来。今天,我们很高兴地欢迎@Mysten_LabsSui 的创建者,作为 Everlyn 的投资者加入其 $250M 估值轮。 他们加入了一个强大的阵容:像 Baseline(阿联酋航空)这样的强大投资
Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人,斯坦福教授
并行代理正在成为扩大 AI 规模的重要新方向。AI 功能已随着更多的训练数据、训练时计算和测试时计算而扩展。让多个代理并行运行正在发展成为一种进一步扩展和提高性能的技术。
我们从我以前的团队和后来的 OpenAI 在百度的工作中了解到,人工智能模型的性能会随着数据量和训练计算的增加而可预测地扩展。性能通过测试时计算进一步提高,例如在代理工作流和思考、反思和迭代答案的推理模型中。但这些方法需要更长的时间才能产生输出。并行工作的代理提供了另一种改善结果的途径,而无需让用户等待。
推理模型按顺序生成令牌,可能需要很长时间才能运行。同样,大多数代理工作流最初都是以顺序方式实现的。但随着每个代币的 LLM 价格持续下降——从而使这些技术变得实用——以及产品团队希望更快地向用户提供结果,越来越多的代理工作流程正在并行化。
一些例子: - 许多研究代理现在获取多个网页并并行检查他们的文本,以尝试更快地综合深思熟虑的研究报告。 - 一些代理编码框架允许用户编排许多同时在代码库的不同部分工作的代理。我们关于 Claude Code 的短期课程展示了如何使用 git 工作树来做到这一点。 - 代理工作流的一种快速增长的设计模式是让计算量大的代理工作几分钟或更长时间来完成一项任务,而另一个代理则监控第一个任务并向用户提供简短的更新,让他们了解情况。从这里开始,只需一小段时间即可到达在后台工作的并行代理,而 UI 代理会让用户了解情况,并可能还会将异步用户反馈路由到其他代理。
人类管理者很难将一项复杂的任务(例如构建复杂的软件应用程序)分解为更小的任务,供人类工程师并行处理;扩展到大量工程师尤其具有挑战性。同样,分解并行代理执行的任务也具有挑战性。但 LLM 推理成本的下降使得使用更多的代币是值得的,并且并行使用它们可以在不显着增加用户等待时间的情况下完成这一点。
我还对越来越多的平行代理研究感到鼓舞。例如,我喜欢阅读 Ryan Ehrlich 等人的“CodeMonkeys:扩展软件工程的测试时间计算”,其中展示了并行代码生成如何帮助您探索解决方案领域。Junlin Wang 的代理混合架构是一种组织并行代理的一种非常简单的方法:让多个 LLM 提出不同的答案,然后让聚合器 LLM 将它们组合成最终输出。
仍然有很多研究和工程来探索如何最好地利用并行代理,我相信可以高效并行工作的代理数量——比如可以高效并行工作的人类——将会非常多。
[原文,附链接:https://deeplearning.ai/the-batch/issue-316/ ]
Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长,ImageNet发起人
(1/N)我们距离让机器人解决日常生活中重要的长期复杂任务还有多远?我们很高兴邀请您参加 2025 年第一届@NeurIPS行为挑战赛,提交截止日期:11 月 15 日。奖品:磊1,000 美元賂500 美元雷300 美元(14/N)我们感谢 @SimovationInc 在仿真中提供高质量的 JoyLo 远程作数据,体现了他们在仿真和数据质量方面的深厚专业知识。 BEHAVIOR 建立在 @nvidia 的 Omniverse。我们感谢 @nvidia 感谢他们的持续支持。
Sam Altman - OpenAI CEO,ChatGPT背后的推动者。X账号:@sama背景:领导生成式AI的普及,关注AI安全和监管。
人们似乎真的很喜欢新的 Codex 功能! 引用 OpenAI 开发人员 @OpenAIDevs · 8月28日 我们正在发布新的 Codex 功能,使其成为更有效的编码协作者: - 新的 IDE 扩展 - 在云和本地环境之间轻松移动任务 - GitHub 中的代码审查
Sundar Pichai - Google/Alphabet CEO,主导Google AI战略。X账号:@sundarpichai背景:推动Google在AI搜索、云服务和硬件中的应用。
1/ 有些人说他们将永远记得我们的 Gemini 2.5 Flash 图像(又名 nano)发布了——这是 8 月 26 日发生的最重要的事情,对吧?:) 如果你还没有尝试一下:https://gemini.google.com激动人心的一周的更多内容: 显示更多回复 桑达尔·皮查伊 @sundarpichai · 8月31日 5/ 在搜索中,我们新的 Google 财经现已在美国尽早试用。免排队并通过 Search Labs 选择加入:https://labs.google.com/search/experiment/44 桑达尔·皮查伊 @sundarpichai · 8月31日 6/ 最后一件事,新的 Pixel 10 和 Pixel 10 Pro 现已上架和在线发售:
Satya Nadella - Microsoft CEO,领导Azure AI和OpenAI合作。X账号:@satyanadella背景:将AI整合到微软生态系统,主导Copilot等产品。
四十多年来,Microsoft 一直与美国政府合作,为美国人民服务。从现代化 IT 基础设施到推进网络安全,我们的合作伙伴关系始终植根于信任、创新和共同目标。 今天,我们正在与美国总务管理局达成一项新协议(包括免费的 Microsoft 365 Copilot 产品)以这一传统为基础,以加速联邦机构对 AI 和数字技术的采用,仅在第一年就为纳税人节省了超过 30 亿美元的总成本。 此次合作旨在为公务员提供更有效、更安全地执行任务所需的工具。通过引入云和 AI 方面的最新进展(包括 Azure、Microsoft 365 Copilot、Dynamics 365 和我们的安全平台),并以行业领先的安全性和合规性认证为后盾,我们旨在帮助机构实现系统现代化、改善公民服务并推进其技术转型目标。
很高兴与大家分享我们的第一个 @MicrosoftAI 内部型号:MAI-Voice-1 和 MAI-1-preview。详细信息以及如何测试如下,还有更多内容即将推出⬇️
Greg Brockman - OpenAI联合创始人兼CTO。X账号:@gdb背景:推动GPT系列模型的技术发展。
欢迎 @vijayeraji 和 @statsig 团队到 OpenAI! 引用 开放人工智能 @OpenAI · 6小时 .@vijayerajiStatsig 创始人兼首席执行官,在收购 Statsig 后,将加入 OpenAI 担任应用程序首席技术官,领导 ChatGPT 和 Codex 的工程。这扩大了我们在应用领域的领导地位,因为我们大规模构建安全、有用的人工智能产品。https://openai.com/index/vijaye-raji-to-become-cto-of-applications-with-acquisition-of-statsig/
在午夜处理有价值的问题时很难击败心流状态 格雷格·布罗克曼 @gdb · 9月1日 有趣的基准——让各种模型一起玩狼人杀。 需要通过其他玩家的心理进行推理,包括他们如何递归地通过你的心理进行推理。 想知道人类/人工智能混合游戏会有多有趣!
Lisa Su - AMD CEO,AI芯片竞争的关键人物。X账号:@LisaSu背景:推动AI优化芯片发展,与NVIDIA竞争。
无
Jeff Dean - Google高级副总裁,Google Brain创始人。X账号:@JeffDean背景:领导TensorFlow等AI基础设施开发。
谷歌 DeepMind 的 8 月就像吏 ️ 羅- 纳米香蕉(双子座 2.5 Flash 图像) - 双子座嵌入 - Veo 3 快速 - 精灵3
很荣幸与我出色的 Google 同事一起入选 TimeAI 100 名单 @joshwoodward 和 Hartmut Neven 和许多了不起的人。 @billyperrigo 写了一篇非常好的文章: https://time.com/collections/time100-ai-2025/7305831/jeffrey-dean/我的认可是由于与许多优秀的同事在各种有趣的问题上进行了合作,所以感谢多年来有幸与我共事的每个人!
Mustafa Suleyman - DeepMind联合创始人,Inflection AI创始人。X账号:@mustafasuleyman背景:推动AI在对话系统中的应用。
还记得 8 月份是科技业缓慢的月份吗?总长DR @MicrosoftAI 的最近几周:- GPT-5 100% @Copilot 用户第 1 天- 副驾驶 3D- 全球深度研究免费访问- 新三星电视上的副驾驶- 摩托罗拉 Moto AI 内置 Copilot Vision- 2 个新的内部模型 穆斯塔法·苏莱曼 @mustafasuleyman · 9月1日 深入了解我们的两个新内部模型,代币雕塑、规模与效率等 @ReedAlbergotti 和 @semafor 本周
还有更多内容即将推出!我们对下一步的发展方向有着远大的雄心壮志——模型进步、令人兴奋的计算路线图,以及通过 Microsoft 产品覆盖数十亿人的机会。我们正在为每个人构建 AI。如果引起共鸣,请与我们一起构建。我的 DM 已开放。
Oriol Vinyals - Google DeepMind研究员,AlphaStar项目负责人。X账号:@OriolVinyalsML背景:AI在游戏和策略领域的应用专家。
无
Andrej Karpathy - 前Tesla AI总监,OpenAI研究员。X账号:@karpathy背景:自动驾驶AI和计算机视觉领域的专家。
我想知道 Substack 的时间线是否更好,也许有更少的草率和更有趣的长篇等等。打开子堆栈。
Jack Clark - Anthropic联合创始人,AI政策专家。X账号:@jackclarkSF背景:关注AI对社会的影响和治理。
五年前,LLM 数学/科学能力的前沿是 GPT-3 的 3 位乘法。现在,前沿法学硕士数学/科学能力是通过凝聚态物理问题来评估的。任何认为人工智能正在放缓的人都是致命的错误校准。
令人难以置信的酷。与 CGI 无法区分的现实世界壮举是新的“技术与魔法无法区分”。
Reid Hoffman - LinkedIn联合创始人,Greylock Partners投资人,AI伦理倡导者。X账号:@reidhoffman背景:投资多个AI初创公司,探讨AI与工作的未来。
平均每天,教师与每个学生有 22 秒的 1:1 时间。 @mackenzieprice 关于为什么 @AlphaSchoolATX 正在利用人工智能帮助教育工作者减少花在官僚工作上的时间,而将更多的时间花在帮助学生上。
Patrick Collison - Stripe CEO,支持AI支付与业务优化技术。X账号:@patrickc背景:推动AI在金融科技中的应用
值得注意的是,美国在药品上的支出仅占 GDP 的 ~1.6%。考虑到福利收益,物超所值。(特别是考虑到美国对世界其他地区的补贴程度。 帕特里克·科里森 已转帖 拉达 @ladanuzhna · 9月1日 科技已经产生了数万亿美元的公司。生物技术没有产生任何产品。如果我对我治疗的疾病或我使用什么方式完全公正,那么现有的公司建设战略能否创造万亿美元的成果?这篇文章是对建立成功生物技术背后的心智模型、可能让该行业摆脱“硬模式”的思考,以及为什么与年龄相关的疾病可能是制药公司唯一真正的救赎——但也是我们现有的大多数经验教训毫无用处的地方。 (评论中的链接)
Emad Mostaque - Stability AI创始人,Stable Diffusion背后推手。X账号:@EMostaque背景:推动开源AI生成模型。
我认为,从下一代模型开始,我们将看到人工智能在科学方面的巨大进步,但最大的影响可能是社会科学 引用 凯文·韦尔 @kevinweil · 7小时 我正在 OpenAI 内部开始一些新的事情!它被称为 OpenAI for Science,目标是构建下一个伟大的科学仪器:一个加速科学发现的人工智能平台。
我们正在伦敦招聘一名人工智能内容作家和讲故事的人 @ii_posts 有史以来最有趣的时刻,快来和我们一起讲述这个故事吧✍
我们不会通过说教来解决人类的偏见。 我们通过设计更好的选择架构来解决这个问题。 引用 罗宾·汉森
@robinhanson · 9月1日 我对人类变得更加理性的希望不是寄托在对更强有力的规范、促进理性风格和方法的希望上,而是寄托在对为理性创造更强激励的制度的希望上。https://overcomingbias.com/p/my-hopes-for-rationality
Alexandr Wang - Scale AI创始人,AI数据标注领域的领导者。X账号:@alexandr_wang背景:为AI模型提供高质量训练数据。
恭喜 @scaleAI 团队与 @USArmy ! 引用 扩展 AI @scaleAI · 8月26日 很自豪地与大家分享,我们已获得一份 $99M 的合同,以支持加速@USArmy的采用人工智能。 该合同反映了我们对确保美国军队保持准备、有弹性并处于人工智能创新前沿的长期承诺。
Clement Delangue - Hugging Face CEO,AI开源社区推动者。X账号:@ClementDelangue背景:构建AI模型共享平台。
无
Vinod Khosla - Khosla Ventures创始人,AI初创公司早期投资者。X账号:@vkhosla背景:投资多个AI健康和能源项目。
喜欢坐下来 @bilawalsidhu 之 @TEDtalks 探索一个“合理的明天”,人工智能将推动一个乌托邦式的后稀缺世界——释放丰富、重新定义工作并重塑社会。这是我们 3 部分系列的第 1 部分:https://youtu.be/WuauLWFLM5M
一年后,我仍然感到敬畏。进步在许多方向和能力上绽放。剩下的批评(还有真实的批评)将很快被克服......我将 AGI 定义为一个能够完成所有思维和知识工作 80% 中的 80% 的系统。这种情况发生得很快。双足机器人和其他机器人将在 2030 年之前完成剩余 80% 的工作中的 80%。注意:“有能力做”并不意味着允许做这份工作!现有者将抵制并试图减缓采用速度。
Ben Horowitz - Andreessen Horowitz联合创始人,AI商业化推动者。X账号:@bhorowitz背景:支持AI与企业服务的结合。
我的家伙 @ShakaSenghor 重新开始 @Oprah 谈论他的新书(太棒了),还有一点外表,真的。 引用 沙卡·桑戈尔 @ShakaSenghor · 8月26日 立即直播:我与@Oprah ️✨我们深入探讨如何自由——和我的兄弟@bhorowitz、我的学员卡特等等。在 YouTube 上观看或收听任何获得播客的地方。https://youtu.be/bCghv4BOjmg?si=V5pG1xNLzQmhQ0AY
Elad Gil - 独立投资者,前Twitter高管,AI独角兽支持者。X账号:@eladgil背景:投资生成式AI和数据平台。
与 @ryanlpeterman 大约#Engleadership,#career增长,以及我们在 /dev/agents 上构建的内容。 我们涵盖了从 IC 扩展到 Google 副总裁,到我在 Stripe 担任首席技术官的时间,再到为什么世界需要一个新的 AI 代理作系统。 Ryan 的问题真正触及了工程团队和产品成功的核心——尤其是在建立团队和创造人们可以发挥最佳工作的环境方面。 一个不断出现的主题:紧密反馈循环和系统思维的魔力。无论您是在调试代码、构建团队,还是设计人机交互的未来,当您可以迭代并立即看到结果时,就会获得最佳体验。
Chris Dixon - Andreessen Horowitz合伙人,AI与区块链结合的推动者。X账号:@cdixon背景:投资AI驱动的Web3项目。
无
Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute
无
Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley
看到 SkyRL 为生物医学研究提供动力,真是太酷了!不出所料,关键的实施挑战之一是环境扩展,这是一个共同的主题 向 Biomni 团队致敬,并 @shiyi_c98
Lakebase 利用 Postgres 的全部功能,可以轻松地在数据上构建有状态作应用,并 @neondatabase !它非常容易上手,并直接与您的数据安全控制集成。
Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face
非常高兴地宣布,我们的研究团队在 @huggingface 将在 r/LocalLLaMA 上进行 AMA。 快来向 SmolLM、FineWeb 等背后的团队提出任何问题吧!谁知道呢,也许会有一个闪亮的新版本可以谈论? 太平洋标准时间 9 月 4 日星期四上午 8 点至上午 11 点珞
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