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转帖：使用 @OpenAIDevs 的 Decisions API 进行手势识别。 多亏了它的视觉理解能力，它比我之前基于 Jev 的演示要准确得多。它也更快。cc @thsottiaux @jxnlco @pvncher @tldraw @steveruizok

Liquid @nvidia @NVIDIARobotics 引用：祝贺 Liquid AI 在 Open d1 竞赛中获胜！ 两个开放权重决策模型在 NVIDIA Jetson Thor、Jetson AGX Orin 和 Orin Nano 上仅需一次前向传播即可给出结果。 访问 Jetson AI Lab 了解如何在 Jetson 上运行这些模型： d1-3B https://t.co/jB6uCoeMwU d1-omni-600M https://t.co/IU5ST7Mu1I

嗯，“If I could turn back time”基本上是一首关于狄拉克方程负能量解的歌 引用：这听起来可能像时间线故障，但这是真实的故事：在70多岁时，保罗·狄拉克成了雪儿（Cher）的大粉丝。有一次，他和妻子曼奇（Manci）在是否观看一部以这位流行歌手雪儿为主角的电视特辑上意见不合。 狄拉克通过买第二台电视解决了争论。 （来源：格雷厄姆·法梅洛的狄拉克传记）

A社推出的Claude for Startups绝了，大家赶紧去申请吧，我看很多人说申请之后两分钟内就批了，申请成功之后就能免费使用 Claude 12 个月! https://t.co/CfXu93DEnR 引用：https://t.co/8MpCmuL0k0

“这次运行在一周内代表了十年的数学进步。” 这才是真正重要的。 引人入胜。我今天写了一篇更长的帖子，讨论了内部模型在几周内如何迅速改进。 而且真正的突破将在这些模型扩展到其他科学学科时到来。 https://t.co/f0FR1NvwnU 引用：Navier-Stokes 时刻更多地是关于下面的图，而不是 Navier-Stokes 问题本身。这一运行代表了数学进步的一个十年，在一周内完成。 迫不及待地想将这些工具指向生命科学，构建我们的下一个模型，以及对齐！

转帖：英伟达在交易中以比标准普尔500指数更低的市盈率逼近6万亿美元市值。 英伟达今年已上涨28%，正达到其他公司从未达到过的门槛。 这一涨势，今年迄今已达30%，为其市值增添了1.3万亿美元。 最新的推动力来自对英伟达股票回购的1500亿美元追加，这是美国股市历史上最大的单笔回购授权。 它超过了苹果2024年宣布的1100亿美元，并将英伟达的总回购额推至至2028财年结束时的2350亿美元，而大多数大型科技同行则将闲置资金投入AI建设。 回购可以在没有真实增长的情况下美化每股收益，然而英伟达已预测2028财年收入增长约70%，这是其首次一年期收入预测，高于分析师此前建模的约44%。 黄仁勋表示，需求远超70%，而供应情况正是让英伟达自信承诺这一数字的保障。 英伟达也落后于其自身行业，因为费城半导体指数在2026年上涨87%，而美光、Marvell和英特尔各自涨幅均超过200%。 当然，这完全合情合理，因为英伟达已经如此庞大，因此这一折扣反映了人们对一家如此规模的公司能否继续以这种速度持续增长的疑虑。

刚刚，开源智能体领域诞生了一家新的 15 亿美元独角兽： 开源 Agent 工具 Hermes 的母公司 @NousResearch 刚刚正式确认完成 9000 万美元 B 轮融资， 华尔街日报独家爆出估值达到 15 亿美元，投资方阵容豪华得惊人：NVIDIA、微软 M12、三星、YC 和 Menlo Ventures 全部在列。 https://t.co/YGcFC78bCi

掌控你们自己的智能技术栈，朋友们！ 这份图表如果没有原始细节，可能会有很多不同的解读。 我怀疑越来越多的公司和开发者开始意识到强化学习所开启的商业机会，鉴于我们今天已经拥有的令人印象深刻的模型。 对于许多现实世界的任务，你不需要通用人工智能；你需要一个合适的专业化模型、训练框架和数据飞轮。 一个新的、富有成果的后训练时代即将来临。它很难被察觉，但它正在全栈人工智能公司中开始发生，而且只会继续增长。 引用：后训练 / RL 和推理正在占据计算资源

转帖：一直在等这个版本！

翻译：如果您有一个具有可验证奖励的困难优化问题，它本质上可以通过AI爬山算法来解决。 引用：我可以提出一个有可能影响未来的方程： P = NP + AI

转帖：开放的 d1 决策模型来了！ • 小到能在我的 MacBook 上运行它们 • 多模态，适合有趣的事情，比如视频输入 在这里，我使用 d1-3B 来评价我的穿着有多可爱。 别关注我获取更多时尚建议 在我们的 Hugging Face Space 上查看更多有趣的演示：

转帖：这个多模态决策模型非常有趣，得好好瞧瞧。

费米是历史上最重要的科学家之一。他绝对值得被拍成电影，“最后一个无所不知的人”也是个很棒的片名。 引用：我一直觉得费米值得被拍成传记片。

转帖：构建你自己的多模态决策 :)

转帖：大多数决策不需要大模型。它们需要一个快速的模型。 今天我们开源了 d1-3B，这是一个视觉-语言决策模型，以及 d1-omni-600M，它可以处理文本、图像和音频。