AITOP6月11日 15:28
精选
过去 24 小时,从 649 条中筛出 45 条
6月11日
15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
6月8日
10:38
10:38
arXiv cs.LG@Hanqiao Yu, Shusen Yang, Xuebin Ren, Cong Zhao
精选
推荐理由:做复杂系统建模或科学发现的团队,终于有了能自动提取多尺度公式的工具——Deflex比现有方法快7倍,做物理、生物、工程等跨学科研究的可以直接试试。
6月7日
00:55
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rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选
推荐理由:这篇论文戳中了当前 AI 科学系统的核心瓶颈——只会搜索不会创新,做 AI 科研或科学自动化的团队值得关注,它给出了一个严谨的形式化框架来定义真正的发现。
6月2日
11:02
11:02IT之家(博客/媒体)
精选72°
推荐理由:萨顿点出了生成式AI在科学发现上的根本局限,做AI研究和科学发现的团队值得反思:你的系统有评估闭环吗?
6月1日
08:53
08:53
Marc Andreessen@pmarca
精选
推荐理由:Sutton 的演讲戳中了生成式 AI 在科研创新上的核心局限,做 AI 研究或依赖 AI 做科学发现的团队值得一看,看完会对当前模型的能力边界有更清醒的认识。
00:09
AITOP6月1日 00:09
5月29日
5月15日
09:57
09:57
arXiv cs.AI@Licong Xu, Thomas Borrett
精选
推荐理由:宇宙学研究者终于有了能自主推进发现的AI工具——CMBEvolve和CosmoEvolve分别解决了定量优化和开放式探索两大痛点,做数据分析或理论建模的团队可以直接参考其方法。
