誰決定開始把香蕉放進抹茶拿鐵裡的？

@artemis 是最被低估的機構級研究之一，個人認為 以下是他們報告的連結

@k7agar 的 V-JEPA 2 世界模型的詳細分析 深入探討使其能夠以 65% 的成功率進行杯子抓取的架構 提到「語言目標問題」，即機器人能夠理解它需要達成的目標，而不需要被展示圖片 / 多張圖片 探索去中心化方法會很有趣 1. 世界模型生成「目標」的迭代 2. 去中心化驗證者網絡對哪一個被視為準確的「目標」進行投票，例如識別 BLT 三明治 以下是鏈接

對美國能源問題的深刻見解 @a16z 節目 重點 • 需要留住員工以維持核電廠的製造和運營 • 深入探討不同的能源類型：太陽能及其優勢、核能及其誤解、風能及其缺點 • 能源消耗的未來，以及幫助應對能源需求循環性（隨著日間和季節變化）的政策或進展 節目結尾提供了對未來機會的見解 • 用於管理能源需求的 AI 軟體 • 能源資源的去中心化協調 一個特別有趣的觀點是天氣可能成為協調系統中的關鍵因素 一些在去中心化數據收集領域內的項目包括 • @nubilanetwork • @SkyX_Network • @WeatherXM

@rayvo_xyz 看起來真時尚

1/N 我很高興地分享，我們最新的 @OpenAI 實驗性推理 LLM 在人工智慧領域達成了一項長期以來的重大挑戰：在世界上最具聲望的數學競賽——國際數學奧林匹克（IMO）中獲得金牌級別的表現。

幾乎每個我現在交談的人都引用 @Citrini7 Citrini Research 是我們對話的精髓

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建設者的幾個學習： - 如果你正在構建基礎模型，你最好迅速向上推進。 - 你必須捕捉並利用第一方數據來推動個性化。 - 你必須建立連接器，以便進一步利用第三方數據進行個性化，但這不會長期具有差異化優勢——在即將到來的雙邊數據戰爭之後會更難（請參見下一期的《影響》）；-) - 你必須捕捉某種社交或專業圖譜，以使推薦/算法對你擁有的數據更具相關性。 - 如果你的系統提示是你的護城河，那麼你的日子不多了。 - 你的上下文窗口必須越來越寬且越長，因為“個性化效應”在留存和產品導向增長（PLG）方面是新的網絡效應。 - 市場將在介面層贏得或失去，而最終的介面最終由我們生活中的操作系統控制。對於消費者來說，這是 iOS 和 Android 以及我們的瀏覽器（也許還有 Meta 和其他未來的產品？！）。對於企業來說，操作系統是我們在各個職能上的工作系統——那些重視設計並考慮上述所有學習的人將擁有如此巨大的機會…