搜索
AI 距离真正的递归自我改进（RSI）还有多远？当前，AI 已开始参与数据生成、训练优化、工具迭代与结果验证，但参与研发，并不意味着已经具备持续改进自身的能力。它能够自主完成哪些环节，又如何将局部优化连接成持续、可靠的改进闭环？回答这些问题，需要回到具体的研究与实践，审视已有进展与尚待突破的瓶颈。
Anthropic宣布Claude在人类科学家仅提供高层次研究方向的情况下，自主搜索海量基因组数据库并发现了此前未被表征的酶系统ART（阵列关联逆转录酶），该系统具有类似CRISPR的重复DNA序列结构，可能成为新的基因编辑工具。
过去一年，AI数据市场经历了几轮剧烈的主题切换：从标准Coding到垂直行业，从合成蒸馏到真实场景，从任务够长就是好数据到什么任务值得解。需求每两个月刷新一次，供给侧的生存法则也在同步重写。在这个过程中，一些原本隐身于产业链深处的角色开始浮出水面——数商，就是其中之一。
AI数据创企Snorkel AI完成3.5亿美元E轮融资，估值达35亿美元，由Insight Partners和S32领投，其年化收入运行率已达3.75亿美元，较过去12个月增长18倍。
今年，AI 创业到底往哪里走，变得比过去更难判断。 模型公司不断向应用层下探，一些 To C 产品刚找到的功能，可能下一次模型更新就会被直接覆盖。另一边，机器人、世界模型等概念又速升温，越来越多创业公
两年前，一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
就在刚刚，我们看到了不少令人意外的数据。
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。
《读佳》获知，腾讯推出面向外部行业人才的专家平台“混元智囊团”，平台Slogan为“聚智为谋，引领未来”。该平台隶属于腾讯混元旗下，通过连接各领域顶尖实战专家与真实AI训练问题，以高质量数据集生产、专业内容编写、知识审核为核心工作，产出的专家资源与专业数据服务于混元大模型持续迭代优化。