一项研究观察了244名咨询顾问。有人边用AI边思考，有人把双方擅长的工作分开；还有一组人让AI从头做到尾，自己只做简单润色。最后这组人节省了动手的时间，也失去了从任务里学习的机会。

这一天还是来了！ 不用训练、不算梯度，只让GPT-6 Astra改写另一款小模型0.016%权重，数学成绩就能原地暴涨6倍！ 今天，MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）带来的这项新研究，在全网彻底火了。 他们首次提出了一个颠覆传统深度学习的新范式，「权重空间编程」。 要知道，神经网络的权重文件里全是一眼望不到头的数字。 过去四十年里，没有任何人类能肉眼看懂这堆数字在算什么，想改模型行为只 ...

GTC柏林大会上，英伟达官宣扩展Isaac机器人开发平台，模型、数据、仿真工具和计算系统一起上阵。 老黄又给具身智能打了一针鸡血。 GTC柏林大会上，英伟达官宣扩展Isaac机器人开发平台，模型、数据、仿真工具和计算系统一起上阵。 老黄甚至直接放话，机器人的「ChatGPT时刻」越来越近了。 可问题来了，机器人到底哪天才能真正上岗？ 人们盯着灵巧手和机械腿，研发团队还得盯着另一块屏幕：训练任务，怎 ...

Anthropic的终极杀器Fable 5.5，已经临近发布了。昨晚的X上，到处都是Fable 5.5的实测流出。 高能预警！ Anthropic的终极杀器Fable 5.5，已经临近发布了。 昨晚的X上，到处都是Fable 5.5的实测流出。 大V们直言：视频和图像模型的时代结束了！ 与此同时，一个神秘的Hugging Face仓库中，也显露出不少端倪。 就在Anthorpic临近IPO的日子， ...

我们一直在研究如何让 AI 更好地完成任务，却很少重新思考：究竟应该把什么样的任务交给 AI？ 我们正在用最先进的 AI，重复过去的工作方式。 最近读到 Anthropic 工程经理 Felix Rieseberg 的一篇文章：《How to be more ambitious: A tutorial for humans with models》。 Felix 曾负责 Claude.ai、Cla ...

这项研究也抛出了一个严肃的问题：当智能体从「个体」走向「网络」，系统的可靠性不再只取决于单个模型的能力，还取决于连接关系与信息更新方式。 当数千个大语言模型智能体被连入同一个网络、彼此可以自由交流并不断更新观点时，会发生什么？ 清华大学团队在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表的最新研究给出了答案：在没有预设任何规则的情况下，这些智能体会自发地「站队」——观点逐渐分化 ...

如果 Anthropic 补上它——考虑到其他实验室这个季度的动作，我更倾向于押注几个月，而不是几年——标题里的问题就需要重新回答。在那之前，Jev 仍然握着两项重要优势：速度，以及经过适当校准后、能够用于决策的概率。这道护城河比九月窄了很多，但仍然存在。 10 月 7 日，Anthropic 发布了 Claude Haiku 5.5。按照官方的定位，它面向摘要、上下文压缩、数据库查询和分类任务。

全球四十多个国家的农科院院长、联合国粮农组织（FAO）和国际农业研究磋商组织（CGIAR）的代表齐聚一堂，核心议题只有一个：科技创新如何塑造未来农业。 3014.9亿斤。 国家统计局公布了夏粮数据，总产量3014.9亿斤，头一回站上3000亿斤，创历史新高。全年丰收已无悬念。 但在这个数字背后，有一场正在加速的技术变革—— 一群科学家正在用AI，重新「设计」种子。 11月初，海南三亚，第八届国际农 ...

来自 2077AI、UC Berkeley RDI、UC Santa Cruz、UCSB 等机构的研究团队共同研究设计了 CyberArena 。 最近翻各家大厂的技术报告，很容易生出一种错觉：大模型好像已经把人类的网络安全防线打穿了。NYU CTF、Cybench、CyberGym 排行榜上，不管闭源大厂还是开源新秀，漏洞解决率动不动就 80% 往上。 问题是，这些分数基本都来自单机答题（Jeo ...

Yotov接触过一位独立开发者。他借助AI，一个人把项目做到了很大的规模。但是麻烦出现了：以前几秒钟能完成的小修改，现在可能要花几个小时；这处修好了，另一处又坏了。AI能帮一个人迅速做出软件，但是后续的修改和维护是一个很大的问题。

TypeScript 连续第二年位居 GitHub 最受欢迎编程语言榜首，Python 紧随其后；Rust 的社区规模一年翻倍，成为增长最快的主流语言之一。与此同时，AI 参与度与语言增长之间也呈现出值得玩味的关联。 对于 Go、Rust 和 TypeScript 开发者而言，这份报告传递了哪些信号？AI Agent 时代，编程语言的竞争逻辑是否正在发生变化？ 过去一年，GitHub ...

MIT刚刚做了个实验，瞬间引爆大模型圈——0.8B的「源神」Qwen3.5交给Astra，仅改动其中0.016%的权重，模型性能可以直接飞升。 GPT-6 Astra能直接读取编辑小模型权重了。 MIT刚刚做了个实验，瞬间引爆大模型圈—— 0.8B的「源神」Qwen3.5交给Astra，仅改动其中0.016%的权重，模型性能可以直接飞升。 全程没用训练，也没梯度下降。 同样的采样设置下，MATH- ...