很高兴 @numerai 最终得到了应有的认可。 2019年我遇见了 @richardcraib，被他的远见卓识所吸引。 那时就知道，但这真的是来之不易。 祝贺团队！

我们正式开放对 SAI 的访问——一个新的强化学习平台。 提交模型、参加结构化挑战并向他人学习 - 随时，而不仅仅是在会议期间。 立即试用 SAI -> 🌐 文档 -> 📄

Meta 正在提供超过 1 亿美元的奖励，以吸引 OpenAI 的顶尖人才。但这甚至都没有奏效。 因为 AGI 不仅仅是另一场产品竞争。这是地球上风险最高的竞争。 错过成为第一的机会成本是惊人的。 你应该关注这个。

"Arbitrum没有任何游戏" 闭嘴。 这里有10个你现在可以立即参与的Arbitrum游戏，游戏玩法⬇️

你觉得这不令人印象深刻吗？再看看。 翻转一个盒子可能看起来微不足道，但这个机器人选择这样做。 没有脚本。没有遥控。 只是一个看到任务并解决它的系统。 它识别了条形码。知道它必须面朝下。 压平包裹以帮助扫描仪。 这些不是记忆的步骤。这是真正的理解。 当它开始感觉正常时，这就是你知道它在工作的方式。 这些是第一步。

我们之前已经写过关于这个话题。 LLM = 人工通用知识 LLM ≠ AGI。 为了实现AGI，你需要 👇

说实话，看起来真疯狂

一个新的强化学习游乐场。即将推出，带有SAI！

在2013年，这本该是《黑镜》的一集。 在2025年，这只是购物中心的另一天。 事情就是这样发生的。 每次一只机器人狗散步。

视频生成在两年内从Temu Will Smith吃意大利面发展到谷歌Veo 3的电影级现实主义。 机器人技术还没有达到那个水平。 在接下来的几个月里，你会看到大量的机器人演示视频。大多数视频将是精心编排、精心照明和过度编排的，以制造炒作。 这是意大利面阶段。 在NRN，我们正在为机器人技术构建Veo3时刻。适应、竞争和扩展的真实世界系统。 没有技巧。没有启发式。只有真正能独当一面的机器人。