AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法:让AI自己设计
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法:让AI自己设计强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一,新算法也在不断涌现。
强化学习是近来 AI 领域最热门的话题之一,新算法也在不断涌现。
让AI懂地理,它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」,自己修bug、改算法、进化模型——这下,科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve,尝试了这样一种探索:
近日,号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena,它是一个
很疯狂,Meta AI裁员能裁到田渊栋头上,而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年,现任FAIR研究科学家总监(Research Scientist Director),他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
从 AlphaGo 战胜人类棋手,到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力,强化学习(Reinforcement Learning, RL)一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
这世上有太多 AI benchmark 了,但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日,AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」,现在已开放全网围观:竞技场地址:https://nof1.ai/
给全球六大LLM各发1万美金,丢进同一真实市场实盘厮杀,会发生什么?这场大战从18日开始,截止目前,DeepSeek V3.1盈利超3500美元,Grok 4实力次之。不堪一提的是,Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
新加坡时间 10 月 9 日,Zenlayer 于新加坡科技周——云与 AI 基础设施展正式发布 Zenlayer 分布式推理平台(Zenlayer Distributed Inference)。该平台作为一站式 AI 即时部署解决方案,专注于在全球范围内为大规模 AI 推理提供高性能支持。
斯坦福大学研究人员提出了Paper2Agent,将静态论文转化为可交互的AI智能体,让学术成果可以直接被「调用」,为科研知识传播开辟了新模式,并为构建AI共研生态奠定基础。
起猛了,苹果怎么搞起跨界AI模型了??发布了一个基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold,被网友戏称为“iFold”。SimpleFold没有花里胡哨的专属模块设计,就靠通用的Transformer模块,搭配流匹配生成范式,3B参数版本追平了该领域顶流模型谷歌AlphaFold2的性能。