Kafka は、メール、電話、Slack アカウントに接続して、人間に近いパフォーマンスで仕事をする新しい SOTA AI 従業員です。

カフカは、Google Veo 3を使って、非常に話題の特定の出来事に言及する独自のコマーシャルを作成する方法を考え出しました。

私たちはアイデアを持って1か月遅れて応募しました。 史上最高の決断。 適用:)

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Anthropic の共同創設者であるベン・マンは、娘にモンテッソーリを選んだ理由について次のように語っています。 「これが10〜20年前だったら、私は彼女を一流の学校や課外活動に並べていたでしょう。しかし、今ではどれも問題ではないと思います。事実を学ぶことは背景に消えていきます。重要なのは、彼女が幸せで、思慮深く、好奇心旺盛で、親切であることです。」

これで、@ZeroEntropy_AIのMCPサーバーを使用して、文字通り1回のツールコールで組織のデータに対してDeep Research Agentを構築できます。 MCPサーバーをローンチしたばかりですが、@OpenAI Deep Research APIに接続できます。 このデモは、50k+ ドキュメントに埋もれた ZeroEntropy の秘密を見つける方法を示しています

これはかなり素晴らしいです。これまで、私は視覚的に魅力的なデザインのための優れたベンチマークを知らなかったので、これは私の経験ではcodegenモデルが失敗する重要な領域でした。@designarena_ai新しいベンチマークをリリースし、これを解決しようとするのを見るのを楽しみにしています!

@karunkaushik_ @kocalarsと@getdelveチーム、おめでとうございます! 経由 @techcrunch

Chelsea Finn(@chelseabfinn)が、汎用ロボット工学の構築と物理世界へのインテリジェンスの導入について語ります。 サンフランシスコのAIスタートアップスクールで。 00:00 - 汎用ロボット 00:11 - ロボット工学アプリケーションにおける課題 00:57 - フィジカル・インテリジェンス:新しいアプローチ 01:47 - 言語モデルからの学習 02:08 - ロボットのトレーニング用データソース 03:32 - 実世界データを使用したトレーニング 04:39 - 最初の成功と課題 09:10 - ロボットトレーニングのブレークスルー 11:03 - パフォーマンスの向上 15:43 - 機能の拡張 17:34 - 目に見えない環境でのロボット 25:54 - 自由形式のプロンプトの処理 29:36 - ロボットのパフォーマンスの評価 30:03 - 今後の方向性と課題 31:27 - オーディエンス Q&A