我的 X 阅读

想了解所有最新动态吗？ https://t.co/VsVbASRwdF

插件扩展允许您在 ChatGPT 中构建交互式面板、文件查看器和侧边栏主页。 提交插件进行审核时，您将获得更清晰的反馈。 通过支持提议的 MCP Events 规范，连接应用中的事件可以在 ChatGPT 中启动自动化：

更快地编写代码，审查更改，并保持并行工作顺利进行。 这是 OpenAI DevDay 的所有开发者更新的汇总：

@DeryaTR_ @OpenAI @KevinDubouis 由 DevDay 联合

转帖：哥用 Steam Deck 在 DevDay 上给他的 @chatgpt @modretro 编程呢

@DeryaTR_ 谢谢你的光临！

https://t.co/X9pmUhkLp5

特朗普总统刚刚在 TruthSocial 上发布了最新消息，宣布了“超级智能”协议。 谷歌、OpenAI、Anthropic、Meta、xAI 和英伟达的高管签署了一份白宫人工智能安全协议。 特朗普在 TruthSocial 上发布了这份一页纸的文件，其中要求每位参与者遵守相关规定。https://t.co/ZyN5m9KFGP

转帖：1501：教皇亚历山大六世批评古腾堡印刷机的安全性 “印刷术可以在很大程度上为传播有益且经过检验的书籍提供巨大帮助；但它也可能带来严重的弊端……因此，有必要保持完全的控制”

简直是怎么回事，他怎么老是能进来 引用：https://t.co/Z9lM1K1HIv

客户经理（GTM） https://t.co/iGcuuPsp7V

转帖：李飞飞博士谈大型语言模型的局限性。 “语言纯粹是生成的信号。你不会走到大自然中，看到天空上写着字给你。有一个遵循物理定律的 3D 世界”

随着人工智能系统越来越多地被部署用于辅助和协作软件工程中的人类开发人员，了解这些模型如何评估自身能力至关重要。在人类心理学中，邓宁-克鲁格效应描述了一种认知偏差，即能力较低的人会系统性地高估自己的能力。微软研究院的这篇文章通过分析现代大型语言模型的实际准确率和自我评估的自信度之间的差距，评估了它们在编码任务中是否也存在同样的偏差。 为了进行这项评估，研究人员使用源自 CodeNet 数据集的多项选择基准任务，测试了 37 种编程语言的六种主流语言模型。该研究使用两种不同的指标来衡量实际性能和感知性能：模型生成的直接绝对自信度得分，以及通过竞争性评分算法汇总的成对比较得出的相对自信度排名。分析评估了模型间的动态变化（比较较强的模型和较弱的模型），以及模型内部在高资源和稀有编程语言中的动态变化。 阅读论文并获取人工智能导师的指导：https://t.co/NT9ZwRGKqK

特朗普总统再次在西翼外面的新闻发布会上确认 “我们正式将名称改为 SI，而不是 AI。嗯，你知道这意味着什么吗？超级智能。”

我一直在使用 GPT-6.1 Sol 的早期访问版本，它已经非常接近 Astra 的水平，有时甚至更好！ 我简直不敢相信它的价格只有 Astra 的五分之一（我直到今天早上它公布时才知道）！ 引用：介绍 6.1 Sol，以接近 Astra 的智能水平，却只需 Astra 价格的五分之一，并享有 95% 的缓存读取折扣。它是一款绝对的性能强劲产品。 结合超快模式，可实现 8 倍加速，目前适用于 Astra，并即将支持 6.1 Sol。