在你看到一个人工智能掌握你深切关心的领域之前，很难“感受到AGI”。每个人都会在不同的时间经历他们的李世石时刻。

可能发生了什么事情？

美国：开放市场的冠军， 只运输闭源AI。 中国：集中化的高手， 只运输开源AI。 让这一切说得通。

另一个 alpha 泄露。我们为 KernelBench 使用的相同技术。这是最简单形式的通用方法。 你只需要示例：获得一个好的结果或一个单一的改进，添加到上下文中，获得更多好的结果与改进的上下文，将这些添加到上下文中，等等…

当你担心 关于 YC 或 SV 或 A16Z 支持竞争对手时 只需记住；

你的高端人工智能初创公司可能在通过代理或其他方式盈利，但它有没有收到过纪念性的种子轮剑？

当你在互联网上搭建一个网络服务器，无论在哪里，托管任何内容，你会看到“互联网的背景辐射”，它看起来是这样的：

wandb ui 占用了太多内存，所以我自己开发了一个可视化 UI

最近，OpenAI 和 Google 在他们的新实验模型上达到了 IMO 金牌的水平。 但我们的团队仅凭 o4-mini-high 和我们的代理系统就达到了同样的水平。现在我们将其开源。 特别是我们在 USAMO 基准测试中取得了惊人的进步。基线几乎为 0，但我们的代理平均达到了 90%。 此外，我们还可以理论上证明最近的 arxiv 论文，只需提供关键的研究思路。

仍然在思考 McMaster Carr 网站。它就像吉萨金字塔一样屹立不倒。是对社会伟大成就的纪念，也是对强大知识如何轻易丧失的提醒。 没有人能做得更好，他们也永远不会。