16:13量子位@梦瑶卡卡西机器人采用GPT-3模型,仅需3秒演示即可学会新动作。模型基于GPT-3,动作学习效率高,适用于机器人技能提升。AI模型GPT-3机器人动作学习推荐理由:卡卡西机器人用GPT-3,3秒学会新动作,效率高,技能提升快!原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-3
13:15AI Will@FinanceYF5精选72°Scott Gray于2016年加入OpenAI,曾参与稀疏Transformer、Scaling Laws和GPT-3的研发,长期负责底层GPU系统。据Business Insider统计,OpenAI今年已有12位高层离职。这些十年老将的离开比普通高管更难替代。行业Scott GrayOpenAIGPT-310 个信源在谈事件专题推荐理由:Scott Gray是给OpenAI早期模型搭GPU地基的人,连他都走了,今年走的12个人里属他最可惜。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Scott Gray
04:02官方账号Simon Willison@simonwSimon Willison把四年前用GPT-3和DALL-E生成的游戏概念图当作规格,让Fable 5构建出可玩网页游戏《Raccoon Heist》。同一提示词下,Fable 5和Claude Code各生成了一款游戏用于对比。游戏已托管在simonw.github.io,可直接在浏览器试玩。AI产品FableClaude CodeGPT-3推荐理由:Simon用四年前的AI概念图让Fable生成可玩游戏《Raccoon Heist》,还能和Claude Code的版本对比,点开就能玩。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Fable
05:21官方账号Simon Willison@simonw四年前Simon Willison用GPT-3和DALL-E在60秒内为虚构游戏生成描述和概念图,包括《Raccoon Heist》。今天他用Fable工具把四年前那些概念图当作规格,直接构建出可玩的游戏。这个原本停留在想象里的“浣熊大劫案”,现在变成了真实可运行的游戏原型。技巧GPT-3DALL-EFable推荐理由:Simon四年前用GPT-3和DALL-E画的虚构游戏概念图,现在让Fable照着做成了真游戏。脑洞变可玩,挺有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-3
05:18官方账号Simon Willison@simonw四年前Simon Willison用GPT-3和DALL-E为虚构游戏生成概念图。如今他让Claude Fable 5以那张四年前的图片作为规格,实际构建出完整游戏。模型能理解图像内容并生成可运行的代码,整个演示过程记录在推文中。AI模型Claude Fable 5GPT-3DALL-E1 个信源在谈事件专题推荐理由:他拿四年前GPT-3和DALL-E编的游戏图当模板,让Claude Fable 5真把游戏做出来了,模型直接看图写代码,挺离谱的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Fable 5
04:32向阳乔木@vista8GPT-3时代只有token预测,ChatGPT通过InstructGPT引入RLHF才学会对话。RLHF基于人类偏好打分,让模型更讨喜但付出了降低学术能力的对齐税。2024年Claude Sonnet 3.5采用RLVR训练编码智能体,以测试用例作为可验证奖励。模型在虚拟环境中反复试错并复制成功路径,导致输出更机械、冗长、说行话。行业RLHFRLVRClaude推荐理由:Kun Chen解释了为什么新模型越来越像机器人:训练从讨好人类变成了刷测试用例,看完你就明白根源在哪。原文稍后读已读值得跟进有用关注 RLHF
12:09官方账号Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)2026 年 Musk 诉 Altman 案中曝光了 Sam Altman 于 2022 年 10 月 1 日发给 OpenAI 董事会的邮件。邮件称 OpenAI 正讨论开源策略,计划很快发布一个能力接近 GPT-3、可在消费级硬件上本地运行的语言模型。Altman 认为此举能阻止 Stability 等公司发布类似模型,并削弱新竞品的融资能力。行业Sam AltmanOpenAIGPT-310 个信源在谈事件专题推荐理由:法庭文件挖出两年前的内部邮件,Altman 亲口说要抢在别人前头搞开源,这波猛料值得吃瓜。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Sam Altman
17:00@koltregaskes@koltregaskes精选分析显示,前沿模型发布到可本地运行的类似开源模型平均滞后25个月。例如GPT-3到Llama 2 70B约37个月,GPT-4到Gemma 3/Qwen3约2年,Claude 3.5 Sonnet到Gemma 4 31B约21个月。趋势预示当前前沿能力可能在两年后出现在笔记本电脑级模型中。该图表预测Fable/Mythos级模型约2028年中出现。AI模型GPT-3Llama 2GPT-41 个信源在谈事件专题推荐理由:想了解前沿模型多久能变成你能在笔记本上跑的开源版?这篇用GPT-4、Claude 3.5等具体案例算出了平均25个月的滞后,还画了未来预测图。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-3
12:20AI Will@FinanceYF5根据r/LocalLLaMA的一张图表,有人计算了从云端顶尖模型发布到普通笔记本能运行同等能力水平的平均时间差为24.8个月。GPT-3用了37个月才被追上,GPT-3.5是17个月,GPT-4大约24个月。按此节奏推算,Fable/Mythos 5级别的能力预计在2028年7月可运行于高端消费级电脑。行业GPT-3GPT-3.5GPT-4推荐理由:有人拿LocalLLaMA的数据算了一笔账:顶级云端模型大概两年后就能在普通笔记本上跑,GPT-3.5只用了17个月,这个时间差挺有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-3
10:12Gary Marcus@GaryMarcusGary Marcus 回顾3.5年前的推文,指出大型语言模型(如GPT-3)在生成超现实散文和通过基准测试方面表现出色,但在可靠地从用户话语中推断用户意图方面仍然不足。他认为,尽管编码和数学领域通过神经符号技术有所改进,但核心问题依然存在。Marcus 强调,LLM 可能永远无法成为可靠推断用户意图的技术。这条推文引发了对AI能力边界和实用性的讨论。AI模型LLMGPT-3神经符号技术推荐理由:Gary Marcus 的反思戳中了 LLM 的长期痛点——生成能力强但意图理解弱,做 AI 产品设计或对话系统的开发者看完会重新评估技术选型。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM