o1不是聊天模型！前SpaceX工程师：这样用o1才能解决复杂问题
o1不是聊天模型！前SpaceX工程师：这样用o1才能解决复杂问题Ben Hylak从最初对o1不满到逐渐掌握使用技巧，成功将其转化为解决重要问题的得力工具。本文探讨了如何正确使用o1，解锁其强大的报告生成和推理分析能力。
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6696 点击 2025-01-19 14:58
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Ben Hylak从最初对o1不满到逐渐掌握使用技巧，成功将其转化为解决重要问题的得力工具。本文探讨了如何正确使用o1，解锁其强大的报告生成和推理分析能力。
新学期压力山大？让AI来帮你轻松应对！Z Potentials独家合作AI搜索独角兽Perplexity为学生们推荐一款学习神器——Perplexity Spaces！这个AI学习助手将彻底改变你的学习方式。
苹果&SpaceX前工程师分享o1使用心得，奥特曼、Brockman都转发了。
一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。
面对众多功能独特的AI工具，究竟哪个才是最适合的？本文将带你探索几款顶级的科学研究AI工具：Consensus、SciSpace、Elicit，还有一些正在崛起的黑马，看看谁更胜一筹。
红杉资本合伙人肖恩·马奎尔 在过去一年中因与埃隆·马斯克的友谊而声名鹊起，这帮助公司参与了 SpaceX 和 X 的热门融资轮。通过 X，红杉资本还将获得 xAI，马斯克的人工智能实验室的股份。
埃隆·马斯克掌控的那几家公司——包括SpaceX、特斯拉、xAI乃至X（原Twitter）——都需要大量的GPU，而且也都是为自己的特定AI或者高性能计算（HPC）项目服务。
最近，Latent Space发布的播客节目中请来了Meta的AI科学家Thomas Scialom。他在节目中揭秘了Llama 3.1的一些研发思路，并透露了后续Llama 4的更新方向。
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
上周末在推特平台上有一篇写在谷歌文档里短文，在国外的科技/投资圈得到了非常广泛的浏览，叫做 The End of Software ( 软件的终结 ), 作者 Chris Paik 是位于纽约市的风险投资基金 Pace Capital 的创始合伙人，他之前同样在谷歌文档里总结的自己的投资框架也得到广泛的阅读。