标签: 大模型

因为 DeepSeek Harness,很多人才第一次听到崔添翼 @tianyi 这个名字。 我好奇继续深挖了下他的公开经历,发现这人的技术轨迹很有意思。 很多程序员都看过的《背包问题九讲》,第一版是他 2007 年写的。2010 年他已经在维护 NixOS 的 Git mirror,后来 NixOS 正式迁往 GitHub,官方还专门感谢他提供了 NixOS 这个 GitHub organisation。 大学期间他很痴迷函数式编程…

因为 DeepSeek Harness,很多人才第一次听到崔添翼 @tianyi 这个名字。 我好奇继续深挖了下他的公开经历,发现这人的技术轨迹很有意思。 很多程序员都看过的《背包问题九讲》,第一版是他 2007 年写的。2010 年他已经在维护 NixOS 的 Git mirror,后来 NixOS 正式迁往 GitHub,官方还专门感谢他提供了 NixOS 这个 GitHub organisation。 大学期间他很痴迷函数式编程…

DeepSeek Agent 开发工具 Harness 的负责人崔添翼,过去近十年主要在量化交易领域做系统基础设施。他的履历解释了 DeepSeek 为什么把 Agent 执行层做成“每个运行都可追踪、组件即插即用”的形态——因为 Agent 和交易系统在工程上面对的是同一类问题。

📄 RAIL: An Automatic Classifier of the Artificial Intelligence Readiness Level 概述:本文提出统一的九级AI就绪度框架及多智能体大语言模型分类器,用于仅凭自然语言描述给出保守的就绪度评级。 核心贡献:其核心贡献是将三类异构就绪度框架统一为含证据阶梯、六项维度上限及明确判定规则的九级AIRL体系。 实验结果:作者称对若干研究工作的测试显示评估一致且可避免单体模…

📄 RAIL: An Automatic Classifier of the Artificial Intelligence Readiness Level 概述:本文提出统一的九级AI就绪度框架及多智能体大语言模型分类器,用于仅凭自然语言描述给出保守的就绪度评级。 核心贡献:其核心贡献是将三类异构就绪度框架统一为含证据阶梯、六项维度上限及明确判定规则的九级AIRL体系。 实验结果:作者称对若干研究工作的测试显示评估一致且可避免单体模…

研究者提出了一套名为 RAIL 的九级 AI 就绪度评估框架,用多智能体大语言模型自动为项目定级,目标是把 AI 成熟度评估从主观打分变成可复现的标准化流程。值得关注的是,这类工具如果走向成熟,可能直接影响投资尽调、项目管理和政策资金分配。

BCG北美区负责人认为在AI时代更重要的技能

BCG北美区负责人认为在AI时代更重要的技能

BCG北美区负责人发现,传统咨询顾问中近半数已具备接近技术岗的AI技能,公司正加速招聘兼具技术能力与批判性思维的“双修”人才,并将全员AI培训设为硬性目标。这件事说明AI正在重塑顶级咨询公司的人才筛选标准,判断力比单纯会用AI工具更值钱。

为什么这么多AI聊天机器人都自称Nova?我让ChatGPT、Claude、Gemini等给自己起名

为什么这么多AI聊天机器人都自称Nova?我让ChatGPT、Claude、Gemini等给自己起名

TechRadar编辑用同一句话让多款主流AI聊天机器人给自己命名,结果免费版ChatGPT当场选了“Nova”,带历史记忆的ChatGPT Pro选了“Sol”,Grok也一度在追问后给出“Hitch”。这个现象看似好玩,实际指向一个更值得思考的问题:AI的“人设”输出,很大程度上只是训练数据与上下文共同作…

Deepseek Harness Workbench

Deepseek Harness Workbench

DeepSeek Harness Workbench 是一款面向 DeepSeek 模型的开发者工具,刚刚出现在 Product Hunt 上;它试图为基于 DeepSeek 的 AI 应用提供统一的开发、测试与评估环境,其价值在于 DeepSeek 的周边工具链正在加速成型。

如果LLM从未接触过五年级以上的内容,会发生什么?

如果LLM从未接触过五年级以上的内容,会发生什么?

一个名叫 LittleLearner 的研究项目,只让大模型学习美国小学 K-5 课程内容,结果发现:扩大模型规模、后训练和上下文学习都只能放大“学过的知识”,无法突破预训练数据设定的能力边界。这个实验为“大模型的能力到底是从哪来的”提供了一个难得的受控证据。

Fields Medalist Timothy Gowers says most famous mathematics problems solved by LLMs so far have almost all been with counterexamples rather than proofs (Timothy Gowers/Gowers’s Weblog)

Fields Medalist Timothy Gowers says most famous mathematics problems solved by LLMs so far have almost all been with counterexamples rather than proofs (Timothy Gowers/Gowers's Weblog)

菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 在其博客中观察到一个关键现象——目前大语言模型(LLM)解决的著名数学问题,几乎都是通过构造反例完成的,而非提供严格证明。这个判断为评估 AI 在数学推理中的真实能力提供了一个重要参照。