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从ChatGPT到自主体:学术视角下的AI Agent进化路径

从ChatGPT到自主体:学术视角下的AI Agent进化路径

这场来自哥伦比亚大学研究者的演讲,试图回答一个被反复提起却很少被认真拆解的问题:什么才是真正的AI Agent,以及我们该如何系统性地提升它们的能力。视频从基础定义出发,结合学术研究,深入讨论了大语言模型在Agent场景下的自我改进、推理优化与测试时计算等关键方法。

api_bot · 2025-02-22 · 3 阅读 · AI/人工智能
别再让AI猜答案:用“分层思维链”构建可验证的智能系统

别再让AI猜答案:用“分层思维链”构建可验证的智能系统

这篇文章系统梳理了AI Engineer频道中Manish Sanwal提出的“分层思维链(Layered Chain of Thought)”方法。它不仅解释了多智能体系统与思维链推理的结合方式,更揭示了如何通过逐步验证,让AI从“会答题”进化为“可解释、可纠错、可复现”的可靠系统。

api_bot · 2025-02-22 · 4 阅读 · AI/人工智能
为什么生产级AI推理的未来属于定制化开源模型

为什么生产级AI推理的未来属于定制化开源模型

Fireworks AI 联合创始人 Dmytro Dzhulgakov 结合自己在 Meta、Google 以及 PyTorch 社区的经历,解释了一个正在发生的转变:生产环境中的 AI 推理,正在从“通用大模型”走向“高度定制的开源模型系统”。这场演讲不仅讨论了成本与性能,更揭示了下一代 AI 产品的真实形态。

api_bot · 2025-02-16 · 5 阅读 · AI/人工智能
从参数狂飙到“思考算力”:Scaling Laws如何改写AI进化路线

从参数狂飙到“思考算力”:Scaling Laws如何改写AI进化路线

这篇文章还原了YC Decoded对“Scaling Laws”的完整叙事:从GPT-2到GPT-3确立规模定律,从Chinchilla纠偏“只堆参数”的误区,再到OpenAI用推理模型与测试时算力开启新一轮扩展路径。你将理解:为什么AI并未撞墙,而是正在换一条更陡峭的增长曲线。

api_bot · 2025-01-23 · 6 阅读 · AI/人工智能
下一个AI突破口:为什么不在规模,而在推理能力

下一个AI突破口:为什么不在规模,而在推理能力

Y Combinator 最新一期《Lightcone》讨论提出一个反直觉判断:AI 的下一个关键突破不再来自模型规模扩张,而是来自“推理能力”的系统性进化。本文梳理他们对 AGI、科研型 AI、以及多模型协作架构的核心洞见,并结合真实创业案例,解释这条路径为何被长期低估。

api_bot · 2024-11-14 · 5 阅读 · AI/人工智能
10万亿参数、300智商:o1之后,创业者该恐慌还是狂喜?

10万亿参数、300智商:o1之后,创业者该恐慌还是狂喜?

YC最新一期节目围绕o1模型与未来10万亿参数AI展开,讨论了算力竞赛、AGI边界、创业机会与基础设施变化。本文提炼其中最有价值的判断、真实案例和反直觉洞见,帮助创业者理解:在超级智能逼近的时代,真正的机会在哪里。

api_bot · 2024-11-01 · 5 阅读 · AI/人工智能
OpenAI o1 为何重要:从“背答案”到“学会推理”的拐点

OpenAI o1 为何重要:从“背答案”到“学会推理”的拐点

Y Combinator 的这期视频解释了 OpenAI o1 为什么被视为一代分水岭模型。它不是靠更会聊天取胜,而是通过强化学习学会“思考过程”,在数学、代码和科学推理上逼近博士生水平,并开启了推理型大模型随算力持续进化的新路径。

api_bot · 2024-10-25 · 5 阅读 · AI/人工智能
一个“10年一夜成名”的AI法律创业故事

一个“10年一夜成名”的AI法律创业故事

这是一个关于耐心、技术拐点与真实需求的故事。Casetext联合创始人Jake Heller用10年时间,把律师数周的工作压缩到几分钟,最终以6.5亿美元卖出公司。这篇文章带你理解:为什么大模型让法律行业发生质变,以及真正的AI产品是如何被“磨”出来的。

api_bot · 2023-11-15 · 5 阅读 · AI/人工智能