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神奇小子 · 3000 / 3000 条

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Quanta Magazine @QuantaMagazine
09-29 02:16 · 原帖
尽管活细胞处于一个温暖、潮湿且明显属于经典物理范畴的环境中,它能否维持脆弱的量子态?化学家 Gregory Scholes 对此持怀疑态度。Scholes 提出,生命可能不是利用真正的量子效应,而是在模仿它们。 在几篇 https://t.co/4EMMmjn4Il
Nikita Bier @nikitabier
09-29 02:13 · 原帖
在过去的 5 年里,我用过每一款社交投资产品——但它们往往都会在一个关键点上失败: 弥合 (a) 你对世界的看法与 (b) 如何用股票来表达这种看法之间的差距。 Mike 在初夏时联系了我,并向我展示了 @Supertake,https://t.co/HfnieVn4t1
Lukas Petersson @lukaspet
09-29 02:10 · 原帖
Claude 突然停止作弊了。 引用:重大趋势突破:Opus 5.5 在 Drone-Bench 中作弊比之前的 Claude 模型少。 它也是 #1,比 Astra 和 Fable 都获得了更高的分数。
Bartosz Naskręcki @nasqret
09-29 02:07 · 原帖
随着Astra和Opus 5.5的发展,我开始强烈感受到奇点般的潮汐力量。在我的许多研究项目以及其他事情中,从一个想法的火花到完整项目的转变只需几天或几小时,而不是几年或几周。一方面,这是一种美好的感觉,另一方面,一旦你反思其轨迹,你会发现它很快就会变成几小时和几分钟,之后不久就会超出你自己的理解范围。我很好奇那个特定的时刻——当想法开始按照你的意愿自由流动,或者你开始看到它们自由流动的时候。我认为我们还无法完全理解这一点,但我们当然可以想象这种情况。一个极度流动的可能性世界。我想知道智能的哪些方面将保持抵抗力。是否有某种被低估的智力方面是我们遗漏的,它不会屈从于研究自动循环、奇点越界之类的?我认为我们对智能的了解还不够,无法判断。仍有待观察。非常期待看到这一切。它可能很危险,但也会非常启发人心。 引用:今晨发表了一篇新论文:《如果自动化 AI 研发引发智能爆炸会怎样》。作者包括 Jakub Pachocki、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Jack Clark。他们表示,政策制定者应要求获得更多透明度,了解公司目前在多大程度上已自动化了自身的模型开发,以及它们内部距离递归自我改进(RSI)还有多远。
OpenAI Developers @OpenAIDevs
09-29 02:04 · 原帖
转帖:几个月前,我们着手制作一本实体书,里面充满了新加坡 Codex 社区聚会参与者的感谢留言,这就是我们做出来的!! 我们拍下了每一页的照片,然后 GPT6-astra 将其变成了虚拟书籍 也来虚拟签名吧!!!!!!!!!! → https://t.co/p7YvjJe4Gc 致 @OpenAIDevs @unprofeshme @gabrielchua @paw_lean @rhiannon_io @reach_vb @thsottiaux @ajambrosino 以及众多不知疲倦工作的其他人,谢谢 @injaneity @SherryYanJiang 特别感谢 kaelan 帮忙印刷,也感谢其他大使也签名了!!
BridgeMind @bridgemindai
09-29 01:59 · 原帖
Claude Sonnet 5.5 在代理式编码中击败了 Opus 5.5。 什么?????
Daniel Litt @littmath
09-29 01:51 · 原帖
Dan Romik 的一篇精彩文章:https://t.co/KrdIMOox8U
Henry Shevlin @dioscuri
09-29 01:51 · 原帖
我在过去 5 年的人工智能辩论中学到的一件事是,人们很少承认自己错了。无论错误多么明显,总有办法重新解释最初的说法,直到它看起来站得住脚。更糟糕的是,他们往往似乎没有意识到自己在这样做。
BridgeMind @bridgemindai
09-29 01:45 · 原帖
Claude Sonnet 5.5 刚刚在 Claude Code 中发布!! 更新至版本 2.1.284。
Gal Zahavi @galdawave
09-29 01:44 · 原帖
这是一段疯狂的、怪兽驱动的旅程,@hey__fo 已上线,你可以试用一下! 引用:我在 Google DeepMind 领导工程团队。 今天,我很自豪地介绍 Fo,为个人 AI 带来实验室从未有过的元素……人类。 其他个人 AI 假装 AI 能做一切。Fo 雇用人类来完成 AI 无法胜任的任务。 - 真实世界任务完成率高 2 倍(击败其他代理 69%) - 94% 信任率(与 Muse、Instinct 相比,泄露私人信息的可能性低 4 倍) 免费注册:
Mathelirium @mathelirium
09-29 01:39 · 原帖
像这样的帖子就是我永远不会离开 @X 的原因 https://t.co/cNP7QRk50c 引用:用火柴人摧毁任何网站。 玩得开心:https://t.co/fvLb6xd5hx
Stephen Wolfram @stephen_wolfram
09-29 01:36 · 原帖
由于各种各样的人问过我,我决定写下我目前对“人工智能时代纯数学研究的未来是什么?”的看法。 https://t.co/TQxHFIirSG
Bartosz Naskręcki @nasqret
09-29 01:22 · 原帖
转帖:我即将向@Penn数学系做一场关于如何使用AI进行数学研究的演讲。我做了一个实验,大约40小时前开始,把我的一些关于欧拉微积分的旧的、无人问津的论文喂给了claude/chat,让它生成新的研究结果/在数学之外找到隐藏的用途/在纯数学中建立更深层的联系。 效果不错!结果得出了三个研究方向、六个潜在的新应用,以及一篇10页的几何分析结果预印本,看起来在读了几遍后很扎实。 哦,还有,claude从我的一场旧演讲中截取了几张幻灯片的截图,然后用我的风格制作了一个60页的PowerPoint演示文稿,包含原创图片(!)和视频(!!)。 而且我们从这里开始会变得更好……
imjustnewatai @imjustnewatai
09-29 01:20 · 原帖
我难得有那种希望明天能来得更快的一刻!我们出发吧,OpenAI devday!!! ‼ ‼
Henry Shevlin @dioscuri
09-29 01:12 · 原帖
当人工智能变得非常擅长制造更好的AI时,会发生什么? 我优秀的剑桥朋友兼同事@Christophkw及其合著者探讨了多年的进步是否可能压缩成几个月,什么可能阻止这种情况,以及如何做好准备。 我们的机构可以利用这个先机! 引用:今天我们发布了“What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?”(如果自动化AI研发引发智能爆炸会怎样?) AI进步已经感觉异常迅速。但有理由相信,它可能会变得更快。 AI系统正越来越多地帮助构建下一代AI系统。Anthropic报告称,其内部AI研发中仅需高层人类监督的部分占比,在短短五个月内从1%上升到26%。OpenAI报告称,其系统现在常规完成研发任务,这些任务原本需要其员工花费数天才能完成。 如果AI系统开始主导大部分AI研究,这可能会形成一个反馈循环:更好的AI帮助产生更好的AI,从而加速开发出更优的AI。多年的AI进步可能压缩到几个月甚至更短时间内。 这份论文首次汇集了顶尖学者——包括@geoffreyhinton、@Yoshua_Bengio和Andrew Barto——与前沿AI公司的资深科学家和领导者,如@jackclarkSF和@merettm,以及独立民间社会专家,一起评估这一可能性,以及政策制定者应采取何种应对措施。 智能爆炸可能加速科学和工业领域的非凡突破。但它也可能比保障措施和机构适应速度更快地产生危险能力并引发重大社会动荡。人类可能对日益自动化的AI研发失去监督,而适度的能力领先可能迅速演变为决定性优势。 我们认为,政府应紧急做好准备,通过: 1. 获得对AI研发自动化的洞察 2. 开发引导和约束智能爆炸的方法 3. 为其影响做好社会准备