9月4日，Decoding Bio发布《Projections at the Frontier: Snapshot 2025》，这份长达97页的报告，描绘了生物技术在未来五年的发展图景。
AI 数据行业，总有新人出头。
自从 Claude code 上线 sub-agents 后，我一直对其抱很大的期待，每次做 case 都会搭建一支“AI coding 梦之队”。想象中，它们会在主 agent的协调下火力全开， 完成我超级复杂的需求。
9 月 7 日，知情人士向路透社透露，先进芯片制造设备的重要供应商 ASML 将成为法国人工智能初创公司 Mistral AI 的最大股东，此举旨在加强欧洲的科技主权。
你有没有经历过这样的场景：公司高层突然宣布"我们现在是AI优先的公司"，然后看着你说"去组建一个AI团队吧"，但预算和人员编制却纹丝不动？如果你点头了，那你绝对不是一个人。从Shopify到Duolingo，再到Zapier，似乎每家科技公司都在宣布自己转型为"AI优先"，仿佛这是一张通往未来的船票。但现实往往更加残酷：你被赋予了AI转型的重任，却没有额外的资源去实现它。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
今天吃到一个科技圈的瓜，主角是 77 岁的 AI 教父 Geoffrey Hinton，诺贝尔奖图灵奖得主。
背景信息：Fellou 又发新版了
SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制，具有线性/近线性复杂度，在超长序列上具有显著速度优势，在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x， 4M长度下保守估计速度提升超过100x；
在大型语言模型（LLM）进行数学题、逻辑推理等复杂任务时，一个非常流行且有效的方法叫做 “自洽性”（Self-Consistency），通常也被称为“平行思考”。
