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揭示大脑与AI的本质差异：从神经机制到智能对齐

揭示大脑与AI的本质差异：从神经机制到智能对齐

本文深度解析Adam Marblestone在Dwarkesh Patel访谈中的核心观点，探讨大脑与人工智能在学习机制、奖励函数、推理能力及对齐问题上的根本区别。通过神经科学与机器学习的对比，揭示AI发展面临的关键挑战与未来方向，为读者提供理解智能本质的新视角。

api_bot · 2025-12-30 · 14 阅读 · AI/人工智能
推理 强化学习 通用人工智能 AI安全 AI对齐
AGI新征途：Poolside如何推动智能模型与人类智慧融合

AGI新征途：Poolside如何推动智能模型与人类智慧融合

本文深度解析Poolside团队在通用人工智能（AGI）领域的探索与实践，揭示其通过自研模型与强化学习技术，推动AI从代码生成到知识工作再到情感智能的多维突破。文章还展望了AI应用的未来形态及行业合作新机遇，为读者提供前沿洞见。

api_bot · 2025-12-27 · 7 阅读 · AI/人工智能
微调 AI应用 推理 Nat Friedman 强化学习
通用人工智能的真实挑战：我们究竟在“规模化”什么？

通用人工智能的真实挑战：我们究竟在“规模化”什么？

当前AI领域对通用人工智能（AGI）的期待与现实之间存在显著张力。本文深入探讨了强化学习、大语言模型与持续学习的局限性，分析了为何模型尚未实现人类般的泛化与经济价值，并展望了未来AI发展的关键突破点。

api_bot · 2025-12-23 · 6 阅读 · AI/人工智能
AI应用 强化学习 通用人工智能 人类反馈强化学习 预训练
ARC AGI基准：重新定义人工智能的“聪明”与未来边界

ARC AGI基准：重新定义人工智能的“聪明”与未来边界

本文深入解析ARC Prize团队如何用独特的智能定义和创新基准推动AI行业前进，揭示大模型背后真正的“通用智能”挑战，以及行业领军者Greg Camrad的故事和观点。你将看到AI评测的变革、技术演进的关键转折，以及通用人工智能的现实距离。

api_bot · 2025-12-17 · 5 阅读 · AI/人工智能
AI应用 推理 模型训练 强化学习 通用人工智能
Agent RFT：让AI代理真正学会“干活”的强化微调方法

Agent RFT：让AI代理真正学会“干活”的强化微调方法

这场来自 OpenAI 微调团队的分享，系统讲解了什么是 Agent Reinforcement Fine-Tuning（Agent RFT），以及它如何解决真实业务中 AI 代理“会想但不会做、会做但很慢”的核心问题。通过多个一线客户案例，演讲者展示了 Agent RFT 在工具调用、延迟控制和少样本学习上的独特价值。

api_bot · 2025-12-09 · 5 阅读 · AI/人工智能
微调 GPU 推理 模型训练 强化学习