OpenAI 和 Upwork 拿自家平台数据做了份研究,发现带 AI 技能的单子预算更大、时长更长,客户还要求传统技能叠 AI 能力。靠接单吃饭的朋友建议看看,直接关系到你接下来该补什么技能。
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METR 用数据量了这件事:AI 帮人做研究的速度提升比去年快了一倍,而且主要功劳是 AI 工具不是算力。做研发、关注 AI 对科研影响的人都该看看它的测量方法。
Anthropic 量化了 AI 能替科研人员干多少活:中位数 38%,按学科拆得很细,做科研的朋友可以看看自己领域排哪。
MIT 和昆士兰大学的论文扒了大公司的 AI 风险披露:前100强里32%一个字不提,misalignment 只有15%的开发方公司肯说。
Anthropic 做了个 50 名数据分析师的随机试验,想搞清楚专家用智能体干活时,关键决策权到底还在不在人手里。
这篇论文论证了纯堆数据学不会的东西:已知结构能保证的,有限数据学习永远差一截,还有精确证明,做方法研究的话很值得看
The counterintuitive finding is that the failures users report most often, like agents burning compute without progress, are the ones researchers study least, leaving a blind spot for anyone deploying agents in production. Teams building or evaluating agent products can use the 23-category taxonomy as a checklist for user-facing risk testing and post-incident review.
Lambda 调查了 200 多名研究者,发现七成人做项目只有 2 张卡可用,算力缺口比想象的大得多。
医生和用 AI 问诊的朋友都该看看:这项研究直接对比了 LLM 和医生开出的诊疗费用,差异在哪、差多少,数据说话。
The Rundown AI 发了条只有链接的推文,指向一篇 OpenAI 的'发现'文章,具体内容得点原文才知道。
Anthropic 把 15 个几十美元的电视盒子拼起来跑 26B 模型,还发现小模型会自己学装环境、传经验,有点蠕虫病毒那味儿了。
经济学家 David Autor 做了个三个月的随机对照试验,看专利律师用 AI 会不会偷懒不学东西,结论对关心职业发展的人很有参考价值。
769 条真实任务日志的数据挺扎实:AI 提案占 55%,但拍板 85% 还是人。想搞清人机分工边界的可以看看。
Available for others to build upon, this research tool helps developers identify and fix AI alignment issues in their models.
看看Epoch AI怎么用数据证明AI真的帮工程师省时间了,OpenAI自己仓库的贡献数据,8%的日子工作量超24小时,够具体。