ABCoder 在大模型编程领域的探索

工程化的编程任务相对复杂或具备一定的理解成本,大模型无法准确、完备地把这类问题系统地做出来。简单来说,其实是大模型本身缺乏了一些处理编程任务的标准流程,也就是所谓的SOP。生成效果不理想。有些工具能够识别到意图,也能够做到SOP的拆解,但整个大模型或者结合大模型的一些应用,它带来的一些生成效果往往达不...

很多家长都在纠结一个问题:有AI了,我的孩子还要学编程吗?

比如就要不要学编程这个小问题,4个月前,在一次峰会的对话中,英伟达创始人黄仁勋提醒年轻人,以后不需要学习编程,交给AI就行。“因为世界上的每个人现在都是程序员。”老黄还建议年轻人可以多学学生命科学,这才是人类的未来。老黄的建议很快遭到“ChatGPT之父”山姆·奥特曼反驳:“编程依然很重要!”在他看来,学习...

难住特斯拉机器人的自主叠衣服问题到底是什么?

所以大模型和强化学习算法是目前解决这类复杂控制任务问题的主要方式,也就是让机器人能根据环境、产品,从零开始学习复杂控制任务,自主生成更贴合环境的编程运行代码,然后自主进行柔性物体的处理。主流研究方向的变化在2021年以前,全球例如伯克利、佐治亚理工学院、Deepmind等前沿团队的主要研究方向是通过在一些离散环境中...

OpenAI o1这么厉害,能解决中国足球的问题么?

相比AlphaGo只能在围棋这样的封闭系统内提升,o1能够应对多领域的复杂问题——科学推理、编程、数学题解——它都展现出了超越领域局限的能力。o1的技术路线表明,大模型与强化学习的结合可能是迈向AGI的关键路径。AGI的核心在于应对未知问题、自主学习和不断提升的能力。o1不仅能处理现有问题,还具备通过自我反思与优化,生...

OpenAI 年底炸圈开幕:首发 o1 正式版 + 200 美元 Pro 会员

OpenAI特意强调,基础智能能力的进步,会让模型的日常表现也更好,而不只是在解决非常困难的数学和编程问题上会有进步。OpenAI的测试显示,o1模型比o1预览版出现重大错误的概率低了大约34%。2.响应速度更智能,简单问题响应速度更快在o1-preview发布后,很多用户的一个反馈是「慢思考」确实还是太慢了。即使...

诺奖得主哈萨比斯最新访谈:仅仅将AI视作一种技术是错误的

在90年代,就是你所说的AI寒冬期间,主要是逻辑系统,被称为专家系统(www.e993.com)2024年12月20日。许多人可能还记得深蓝击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫,这些都是预先编程的系统,程序员和系统设计师解决问题并将其规则化。然而,计算机或AI系统实际上并不智能,它只是机械地执行这些启发式规则,问题在于这会导致系统脆弱。它们无法学习新事物,当然...

决定以太坊未来命运的核心骨干们,都在想什么?

问题1:2024年ETH资产的价值累积论点是什么?以太坊基金会是否认为ETH资产的持续价值累积重要?如果按照路线图的其余部分执行,结果是Rollups在以太坊L1上形成多样化的生态系统,L2上有大量DApps,用户支付的费用不到一美分,但ETH资产几乎没有价值累积,以太坊基金会会认为这是以太坊路线图的成功实现吗?

Z Potentials|产业老兵和清华教授联手入局具身智能,千寻智能一年...

问题在于,什么样的人才既能掌握算法,又能将算法在工程上实现得非常出色。我觉得这是当前面临的主要挑战。相比之下,具身智能模型对算力的需求相对没有大语言模型那么高。大语言模型可能动辄需要几千甚至上万张卡,而具身模型在短期内可能百卡量级就足够了。所以,未来的竞争焦点更在于人才,而不是算力。至于市场格局,...

Lex Fridman对谈Cursor团队:真正找到PMF的AI编程产品,有信心取代...

SualehAsif:这是一个非常重要也非常棘手的问题。基准测试往往是非常具体的,问题和目标都很明确,而真实的编程环境通常更混乱、上下文依赖性更强。实际的编程任务有时候非常依赖模糊的指示或者需要模型能够推断出开发者的意图,而不仅仅是处理明确的输入。AmanSanger:基准测试还有另一个问题,很多基础模型可能已经在训练...

Claude接管人类电脑12小时:学会摸鱼,敲着敲着代码看风景去了

“我们不建议以高于XGA/WXGA的分辨率发送屏幕截图,以避免与图像大小调整相关的问题。”这里的XGA指的是1024x768,WXGA指的是1280x800。最后附上Anthropic官方的该功能食用方法,包括一个新预定义的computer_20241022工具,该工具作用于以下指令——使用鼠标和键盘与计算机交互,并截取屏幕截图。