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递归自我改进 (RSI) 解决了吗?
在现代 AI 时代,递归自我改进有两条研究路线:弱 RSI 与强 RSI。
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在现代 AI 时代,递归自我改进有两条研究路线:弱 RSI 与强 RSI。
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过去几个月,我们在 Astro 仓库上运行了一条自动化分诊流水线。它读取收到的 bug 报告,在沙箱中复现,诊断根因,并为报告者发布预览版本供其验证。
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AI 正在让工程师变得不可或缺,而非过时——他们正在转变为"工头"角色:设定意图、把守质量,并对从想法到上线的全链路代码负责。
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如果软件变得越来越容易构建、成本越来越低,那企业价值究竟从何而来?
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当智能体负责构建、测试和维护软件时,会发生什么? 对当下编码智能体、云运行时、验证系统与企业管控所催生的软件交付模式的一份务实观察
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大卫·霍克尼使用过的技术清单很长:宝丽来、施乐复印机、传真机、iPad、数字沉浸式技术,等等。他看上去像个"技术发烧友",但他的探索是有意识且有选择的。
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反转是真实的——前沿实验室的后训练计算量已超过预训练
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如果 AI 实现了它的承诺,我们将遇到比以往任何时候都更多美丽而重要的想法。我们必须通过建立繁荣的人类社区来回应,这些社区能够共同理解它们。
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Simon Willison将快速回顾 2026 年迄今为止发生的一切。这一年还没有结束!
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一门能证明数学的语言
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关于 AI,人们最该理解的一件事,其实和技术关系不大。
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一旦AI模型能够调用工具、浏览系统、写入文件和触发操作,它就不再只是一个聊天机器人。它是一个软件操作员。在工业工厂中,这种区别很重要。