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#推理

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9月29日周二
  1. Google Gemini 博客62

    Google 展示开发者用 Gemini 3.8 Flash 做的四个项目

    Google 介绍开发者用 Gemini 3.8 Flash 构建的实验项目,包括卫星与轨道火箭路径模拟、将日本传统青海波纹样转成动态水墨画、用四阶段提示词生成霸王龙骨架,以及从零搭建自动变速箱交互模型。

    推荐理由:官方给出 Gemini 3.8 Flash 相对 3.7 Flash 的能力提升方向,并附四个开发者实测案例,可据此判断它在复杂多步任务上的表现。

9月21日周一
9月13日周日
8月26日周三
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录34

    领读 Kimi K3 技术报告:注意力美学、多教师蒸馏与开源 MoE 架构

    Kimi K3 是有效扩展到 2.8T 总参数并全量开源的 MoE 模型,清华博士候选人孙宇涛领读其技术报告,串联讲解十余篇相关论文。报告覆盖线性注意力、Gated MLA、Attention Residuals、Stable LatentMoE 与 Muon 等架构创新,以及预训练、多教师 On-Policy 蒸馏和 KDA Kernel 等基础设施。

8月8日周六
7月28日周二
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录34

    对游凯超3小时访谈:开源Infra、和模型Co-design、“如果vLLM失败,我们会后悔一辈子”

    Inferact 联合创始人兼首席科学家游凯超在访谈中回顾了 vLLM 从伯克利校园开源项目演化为公司的近 3 年历程,Inferact 今年初获得 1.5 亿美元种子轮融资。他谈及开源项目商业化后的抉择与转变,以及 AI Infra 与模型结构、Harness Engineering 联合设计时代下的 Co-design 思路。

7月20日周一
6月19日周五
  1. 十字路口Crossing26

    因果路线,才能通往「世界模型」的终局?对话 Aether AI 创始人黄碧薇

    Aether AI 创始人黄碧薇提出「因果世界模型」路线,认为视频生成、3D 生成、JEPA 三条被广泛称为世界模型的路线之外还有第四条。她给 VLA 打 5 分、WAM 打 6.5 分,称 WAM 只是比 VLA 好但注定到不了终点的中间态。Aether AI 近期完成 2000 万美金天使轮融资,将因果 AI 用于 Physical AI 与机器人大脑。

5月11日周一
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录38

    对姚顺宇的4小时访谈:在Anthropic和Google DeepMind训模型、技术预测与"英雄主义已过去"

    前Anthropic、现Google DeepMind研究科学家姚顺宇在访谈中回顾了参与Claude 3.7、4.5和Gemini 3开发的经历,并直言AI个人英雄主义时代已经过去,如今是集体主义的故事。他还谈及预训练未到头、Coding爆发、"硬蒸"与"聪明的蒸"等技术话题,以及从理论物理转行AI的心路。

5月1日周五
2月2日周一
  1. 十字路口Crossing31

    对话18岁的涂津豪:DeepSeek 前实习生、阿里数竞 AI 组冠军,他看到的未来有什么不一样?

    18岁的涂津豪是 DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者,每天和 AI 对话约 2 小时。他判断下一代 AI 产品的三个核心方向是主动式 AI、context-aware 的 Memory,以及比 Benchmark 更重要的 Model Character,并认为 Continual Learning 是 2026 的关键方向。

12月25日周四
12月14日周日
10月30日周四
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录22

    对李想的第二次3小时访谈:CEO大模型、MoE、VLA、记忆与人类的智慧

    张小珺发布与理想创始人兼CEO李想的第二次3小时访谈完整版,录制于2025年4月。李想以“CEO大模型”自比,按MoE架构调用技术、战略、组织三位“专家”,谈及理想自研基座大模型、VLA三阶段训练、每1万公里验证成本从18万降至4000元,以及记忆程序、能量与亲密关系等话题。

10月28日周二
9月30日周二
  1. 十字路口Crossing34

    京东健康王国鑫谈京医千询2.0与AI医院:垂直大模型如何解决看病难、看病贵

    京东健康探索研究院首席科学家王国鑫介绍「京医千询2.0」大模型与「AI医院」的研发应用,该模型实现三大进化:大量使用合成数据并向行业开放可模拟真实医患对话的Agent、单模型内同时支持CT/MRI/X光等影像理解、从简单推理升级为可追溯证据来源的循证推理。京东健康每天有49万次医疗服务咨询,其底气在于拥有实体医疗机构、药品供应链和30分钟送药上门能力。

8月27日周三
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录42

    和杨植麟时隔1年的对话:Kimi K2、Agentic LLM、缸中之脑与"站在无限的开端"

    月之暗面创始人兼CEO杨植麟在播客中复盘了7月发布的Kimi K2:一个基于MoE架构的开源编程与Agentic大语言模型,重点在token efficiency与Agentic泛化能力,并采用Muon优化器。他谈到Kimi从闭源转向开源,认为基于FLOPs的scaling仍是更有效路径,多模态不应损伤"脑子"。

8月23日周六
7月30日周三
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录34

    逐段讲解 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 技术报告:Agent 的技术路线与系统工程

    俄亥俄州立大学在读博士郑博元逐段解读 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 三份技术报告及 Manus 技术博文,对比其 Agent 技术路线。内容涵盖 Agent 的感知与行动定义、Coding/Search/Tool-Use/Computer Use 四类划分,以及合成数据、强化学习、安全三大训练环节。

6月3日周二
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录38

    和张祥雨聊多模态研究的挣扎史与未来两年的2个“GPT-4时刻”

    阶跃星辰首席科学家张祥雨在播客中回顾多模态研究10年历程,并预判未来两年将出现2个“GPT-4时刻”。他透露训练中发现模型推理能力(尤其数学)随规模先升后降,认为这是next token prediction的本质缺陷,解决方案是引入RL。他还提出o1范式本质是Meta-CoT,下一个“GPT-4时刻”指向模型的在线学习与自主学习。

4月19日周六
  1. 42章经30

    Agent 开发的上半场:环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent|对谈 Sheet0 创始人王文锋

    Sheet0 创始人王文锋在播客对谈中提出,Agent 的三要素是 LLM、Context 和 Tool Use,并梳理了 Function Call、MCP、A2A、Computer Use、Browser Use 等工具调用方案的差异与优劣。他认为脱离 RL,Agent 就不成立,并称 AI Coding 是大模型的「灵巧手」。Sheet0 已开放 waiting list 申请,即将内测。

4月7日周一
3月31日周一
  1. 张小珺Jùn|商业访谈录29

    25年Q1大模型季报:和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰

    广密在《全球大模型季报》2025年Q1特辑中重新坚信Pre-training,认为只有预训练决定模型内在上限,Post-training+RL只是加强。他提出AGI主线是智能提升,ChatGPT只是山脚第一站,接下来Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、Robotics才是后续山头,并称Manus平均消耗70-80万Token。

2月24日周一
1月18日周六
  1. 42章经38

    Pokee AI 创始人朱哲清:如何用 RL + LLM 做 Agent

    前 Meta 应用强化学习组负责人、Pokee AI 创始人兼 CEO 朱哲清提出一种"RL 做核心、LLM 做翻译"的 Agent 架构,认为直接用 LLM 做不出规划型 Agent。其团队已在电商领域做出通用型 Agent,通过 self-play 让 Agent 学会调用上千个底层 API,体验相当于一名资深网站负责人,且训练与推理成本都很低。

3月2日周六
  1. 42章经22

    英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟

    42章经创始人曲凯与家族办公室资深从业者莫傑麟对谈,将 Sora 与英伟达统一到 AI 发展的叙事框架下讨论。节目提出 AI 1.0 阶段靠 Scaling law、1.5 阶段靠 Scale in & Scale out、2.0 阶段靠应用大爆发,并认为当前正处于 1.0 到 1.5 的交替过程中。两人还讨论了英伟达股价的可持续性、国内大模型与 OpenAI 的差距,以及行业洗牌下谁领先谁出局。

6月26日周二
  1. Sam Altman Blog78

    OpenAI 用 PPO 训练 5 个智能体在 Dota 中击败半职业选手

    OpenAI 发布新成果,用其发明的通用强化学习算法 PPO 训练一支 5 个智能体的队伍玩 Dota,并击败了半职业选手。这些智能体对两周前的旧版本胜率稳定在 90-95%,训练过程没有使用人类对局数据,而是通过自我对弈学会游戏。Sam Altman 认为这表明只要有足够算力和能还原问题的模拟环境,深度强化学习就能解决极难的问题,并有望应用于更接近真实世界的环境。

    推荐理由:OpenAI 用 PPO 训练 5 个智能体在 Dota 中击败半职业选手,可了解自我对弈与算力规模在复杂决策任务中的作用。