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。
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。
本文带你回顾Transformer架构的诞生历程,揭示三次关键突破背后的故事与洞见,解析从LSTM到注意力机制再到Transformer的技术演变,以及它如何成为ChatGPT、Claude、Gemini等顶级AI的共同基石。你将看到技术转折点、人物经历与行业影响,获得只有这个视频才能带来的深度理解。
Goodfire AI 的 Mark Bissell 用大量现场演示解释了一个正在迅速升温的研究方向:AI 可解释性。他不仅回答了“模型内部到底发生了什么”,还展示了当你真的能看懂神经网络时,开发、调试和控制 AI 会发生怎样的质变。
这场来自 Waymo 的技术分享,讲述了自动驾驶从早期神经网络到基础模型时代的关键跃迁。核心不在于“再堆一点模型”,而是如何用多模态、可解释的方式,解决规模化中最棘手的长尾安全问题。
本文带你走进Chelsea Finn在Y Combinator分享的机器人学习前沿实践,从失败到突破,揭示通用机器人如何通过大规模数据、预训练与微调,逐步迈向“能做任何事”的物理智能。你将看到真实的技术难题、创业故事,以及对未来机器人行业的独到预判。
本文带你走进诺奖得主John Jumper的AI科学之路,揭秘AlphaFold背后的技术突破、真实故事与行业洞见。你将看到AI如何改变蛋白质结构预测、催生科学新范式,以及科学家们如何用AI工具创造意想不到的成果。
本文带你走进François Chollet在Y Combinator的演讲,了解AI领域从“规模化预训练”到“测试时自适应”的重大范式转变,以及ARC系列基准如何推动AGI的真正进步。文章还揭示了人类智能的本质、AI模型的瓶颈,以及未来AI如何像程序员一样自主发明和学习。
这场演讲给出了一个清晰判断:未来 AI Agent 的竞争核心不在提示词,而在记忆。MongoDB 的 Richmond Alake 从工程实践出发,系统拆解了 Agent Memory 的定义、类型、架构模式以及检索的重要性,解释了为什么“没有记忆,就没有真正的 Agent”。
本文梳理了4Erunner Ventures联合创始人Kirsten Green在Y Combinator专访中的核心观点,涵盖AI产品创新、用户关系新范式、产品分发与市场竞争、健康与安全等领域。通过真实案例和前沿预判,帮助创业者理解AI时代的产品机会与挑战。
YC最新视频聚焦AI代理平台Manis:它并非更强的单一模型,而是一套精密的多智能体协作系统。文章深入拆解其技术架构、真实能力、成本优势,以及“应用层rapper”模式的机会与隐忧,帮助读者理解AI代理下一阶段真正的竞争焦点。