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OpenCode 上线 Beam,提供 1M 上下文并限时免费

OpenCode 官方宣布 Beam 现已可用,支持 1M 上下文窗口,并在限定时间内免费提供。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/vwhqjhur6jweue3cq43c1aarj

noreply@aihot.news (TechCrunch:AI)
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Replit CEO 称已不再与 Anthropic 合作

Replit CEO Amjad Masad 在 TechCrunch Disrupt 上表示,公司已不再与 Anthropic 合作,理由包括成本、伙伴关系和性能,并称 ChatGPT 现在更好,其内部基准上 Sol 和 Astra 在从零构建应用上表现更好。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/sg4x4x2bo1c2pd1b4ue9yay94

noreply@aihot.news (Satya Nadella)
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微软发布 Nature 新研究:机器学习改进 2 到 6 周中期天气预报

Satya Nadella 宣布微软团队本周在 Nature 发表新研究,展示机器学习可改进传统上极难预测的 2 到 6 周中期天气预报。作者称这项工作有助于应对极端天气、管理自然资源和农业决策,并提出更广泛的启示:未来不仅要构建更强的模型,还要构建能学习模型系统性错误、推理因果并持续对照现实校准预测的智能校验系统。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/jxdidd91p4tcshro7ke6il6k1

noreply@aihot.news (TypeSafe AI)
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Jev 演示解决索引与查找难题

(cmd-) 去他的世界 索引让你头疼? 找不到你的钥匙? 去他的。不,真的,去他的 Jev 来帮你搞定 (给错过 JevDay 的人准备的演示回放!) 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/pwevrsccq2frblpstnxo16v1x

noreply@aihot.news (UCSD Hao AI Lab)
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快智能体跑腿,强推理者思考

5️⃣ 寓意:让快速智能体做跑腿的活,让强推理者来做思考。一个天才,多个头脑。🧠👣 回放全部 200 个案例: https://snyhlx.github.io/the_irregulars_detective_game/results.html 代码,以及更多关于智能体集群行为的博弈案例研究: https://github.com/lmgame-org/Gaming-JevSwarm 祝侦探愉快! 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/hepv8c1obrlhywyt8t697uazq

noreply@aihot.news (UCSD Hao AI Lab)
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GPT6-Astra 与 Jev 集群抗贿赂证人测试

4️⃣ 但当证人被收买时…… 💰 在 100 个更难的案例中,被收买的证人数量超过了诚实证人。以下是各团队的表现: • 🏅 GPT6-Astra + Jev 集群:93 • 🥈 仅 GPT6-Astra:59 • 🥉 仅 Jev 集群:42 • ❓ 基于规则的领导者 + Jev 集群:0–1 结论:面对有组织的谎言,你需要一个会追问"是谁在说话"的推理型领导者。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/s6cbtxfl0kph93sb74jmmru0c

noreply@aihot.news (UCSD Hao AI Lab)
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无领导蜂群与孤胆天才为何各自失败

3️⃣ 单独来看,每一个都以自己的方式失败。 没有领导的蜂群就是一台谣言机器 🗣️:一个孩子误读了一条线索,他的同伴照抄投票,整条街就对错误答案达成了一致。 孤胆天才跑断了鞋底 👞:在有限时间内,一辆出租车永远无法带着决定性线索抵达门口。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/rmp8is92cxuaf0cxjxuc57hag

noreply@aihot.news (UCSD Hao AI Lab)
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GPT6-Astra 与 Jev 智能体解谜表现

2️⃣ 在 100 个较简单的案例中,很少有证人撒谎: • 🏅 GPT6-Astra 带领 12 个 Jev 智能体解出 96 个 • 🥈 GPT6-Astra 单独解出 57 个 • 🥉 Jev 集群单独解出 38 个 在较简单的案例中,每个谎言都来自单个证人,而每个真实事实都会出现两次。所以一个基于规则、只统计线索的领导者加上 Jev 集群就能找到真相,解出 97/100。 “ Elementary,我亲爱的 Watson。” 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/yqh7j3ckrfja9mmouckaesk81

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AI 侦探推理基准测试设置介绍

1️⃣ 设置:每个案件有 100 个地址、10 名嫌疑人和 12 小时来指认凶手、动机和藏身之处。侦探团队包括两个角色: 🕵️ Holmes 负责推理和决策:GPT6-Astra、Jev,或一种证据计数启发式方法 👦 The Irregulars 负责搜索:Jev 智能体,或一种搜索启发式方法 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/c9poy3pnvwugi3fmuvb4m9ti3

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Jev 集群与 GPT6-Astra 侦探破案对比

周五快乐!游戏开始了 🕵️🔍 一群快速决策智能体能抓住凶手吗? 我们把三位侦探送进维多利亚晚期的伦敦调查 200 起案件:(1) Jev 集群单独行动,(2) GPT6-Astra 单独行动,(3) GPT6-Astra 带领 Jev 集群。 结论:集群能覆盖线索,但需要一位推理型领导者来发现矛盾并深入挖掘。 更多内容见本线程 🧵 和博客 👇 https://snyhlx.github.io/the_irregulars_detective_game/blog.html 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/n49rb3lc652armikk3nwmxxpa

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