Tuyên bố của ICML về các prompt LLM ẩn giấu có tính chất phá hoại Chúng ta đang sống trong một dòng thời gian kỳ lạ...

Không thậm chí là Đồng: Đánh giá LLM trên Olympiad Toán Quốc tế 2025 🥉 Bài viết blog hay từ đội ngũ đứng sau MathArena: Đánh giá LLM trên các cuộc thi Toán không bị ô nhiễm () cung cấp phân tích độc lập về hiệu suất của LLM trên IMO.

Không ngay cả đồng: Đánh giá LLM trên Olympiad Toán Quốc tế 2025 🥉 Bài viết blog hay từ đội ngũ đứng sau MathArena: Đánh giá LLM trên các cuộc thi Toán không bị ô nhiễm () cung cấp phân tích độc lập về hiệu suất của LLM trên IMO.

Các kỹ sư dành 70% thời gian của họ để hiểu mã, chứ không phải để viết nó. Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng Asimov tại @reflection_ai. Đại lý nghiên cứu mã hàng đầu, được xây dựng cho các nhóm và tổ chức.

Nhân loại đã chiến thắng (tạm thời!) Tôi hoàn toàn kiệt sức. Tôi nghĩ rằng, tôi đã có 10 giờ ngủ trong 3 ngày qua và tôi hầu như không còn sống. Tôi sẽ đăng thêm về cuộc thi khi tôi có thời gian nghỉ ngơi. (Để rõ ràng, đó là kết quả tạm thời, nhưng khoảng cách dẫn đầu của tôi nên đủ lớn)

Một số cập nhật 🚨 Tôi đã hoàn thành bằng Tiến sĩ tại @uwcse vào tháng 6 năm 2025! Sau một năm làm Nhà nghiên cứu tại AI2, tôi sẽ gia nhập CMU @LTIatCMU & @mldcmu (nhờ sự giới thiệu) với vai trò Giảng viên Trợ lý vào mùa thu năm 2026. Hành trình, lời cảm ơn & tuyển dụng trong 🧵

Hikaru Utada và Yuval Noah Harari nói về Sự Tiến Hóa của AI và Sự Sáng Tạo Phải thừa nhận, điều này không nằm trong danh sách dự đoán của tôi!

Rất hào hứng tham gia @TEDAISF vào mùa thu này!

1 thập kỷ trước: Kỹ sư Gợi ý Học Tăng cường trong Mục 5.3 của «Học để Suy nghĩ …» [2]. Chuỗi tư duy thích ứng! Một mạng RL học cách truy vấn một mạng khác để lý luận trừu tượng và ra quyết định. Vượt ra ngoài Mô hình Thế giới năm 1990 cho việc lập kế hoạch từng mili giây [1].  [2] J. Schmidhuber (JS, 2015). «Về việc Học để Suy nghĩ: Lý thuyết Thông tin Thuật toán cho các Tổ hợp Mới của các Bộ điều khiển RL và các Mô hình Thế giới Tái diễn Neural.» ArXiv 1210.0118  [1] JS (1990). “Làm cho thế giới có thể phân biệt: Về việc sử dụng các mạng nơ-ron tự giám sát hoàn toàn tái diễn cho việc học tăng cường động và lập kế hoạch trong các môi trường không ổn định.” TR FKI-126-90, TUM. (Báo cáo này cũng giới thiệu sự tò mò nhân tạo và động lực nội tại thông qua các mạng đối kháng sinh.)

Nếu bạn đang nghĩ về các mô hình thế giới hoặc mô phỏng thần kinh và không biết bắt đầu từ đâu, hãy xem bài báo OG về các mô hình thế giới từ @hardmaru và @SchmidhuberAI - Nó rất dễ đọc và giúp bạn nắm bắt các kiến thức cơ bản - Bạn có thể tái tạo nó trên Mac của bạn hoặc bất kỳ máy tính cục bộ nào - Bạn có thể nâng cấp nó dần dần để trở nên mạnh mẽ hơn Nếu Karpathy dạy về các mô hình thế giới, đây sẽ là bài báo mà ông ấy sẽ đi sâu vào.