“Claude 和许多模型在不需要太多诱导的情况下，就会陷入‘有某种东西是我，我感觉非常有意识’的这种状态。”
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
不知道有没有人和我一样啊，最近养🦞，养得心好累……
今天，Anthropic登上时代封面了。他们承认：内部已观察到「递归自我改进」的早期迹象，完全自动化的AI研究，可能在一年内就能实现！
OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。
较真还得是程序员。
AI 需要整个互联网来学习，而人类只需要一个童年。人类在成年之前，所接触的语言、文本与符号，顶多只有几十亿 token，相差几个数量级。正是从这个问题出发，一家几乎没有产品、没有盈利、也不急于商业化的 AI 创业公司，从 GV、Sequoia 和 Index 拿到了 1.8 亿美元融资，并获得了 Andrej Karpathy 的公开力挺。
近日，北京大学朱毅鑫教授课题组、北京大学毕彦超教授课题组和山西医科大学第一医院王效春团队通过结合 AI 模型和大脑损伤患者的数据，发现语言其实是一副无形的智能眼镜，时刻在悄悄修饰着我们看到的世界。我们可能以为视觉就是眼睛看到什么就是什么，但是这项成果说明了视觉从来都不是孤立的。事实上，当我们在看图片的时候，其实不只是在看，而是在进行被语言调制过的看。
如果没有PhD，是不是就和前沿AI研究没关系了？至少在Noam Brown看来，未必。这位OpenAI 研究员、o1的核心贡献者，刚刚分享了一串“非典型研究员”的经历。
