8 條新鮮
資訊
5 個有用
工具
1 個有趣
案例
3 個鮮明
觀點
北京人形機器人創新中心研發的「天工 Ultra」憑藉 2 時 40 分 42 秒的成績獲得冠軍，松延動力 N2 機器人奪得亞軍，上海卓益得機器人有限公司旗下「行者二號」機器人獲得季軍。
根據網路流傳的影片，宇樹科技 G1 人形機器人在跑步過程中摔倒，此後站起繼續比賽。
宇樹最近完全沒有參與任何比賽，主要忙著準備人形機器人的格鬥直播。G1 人形機器人，從去年發貨開始，已經出售給全球非常多的客戶，使用了很久。所以這次馬拉松比賽，也有好幾個獨立的團隊使用我們的機器人。比如我們的客戶用他們自己的演算法參與了比賽，所以在現場能看到不少我們的機器人。有好幾個獨立團隊在使用，不同人操作或開發情況下，機器人的表現差別很大，請大家不要誤解。機器人和其他電子產品類似，表現效能和使用者息息相關，希望大家一起共同推動機器人行業的進步。
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/Ge4RNRfjRO5kfSBc1RMcag
👀 DeepSeek 創始人梁文鋒入選了《時代》雜誌「2025 年全球最具影響力 100 人」榜單
近日，美國《時代》週刊公佈「2025 年全球最具影響力 100 人」榜單。DeepSeek 創始人梁文鋒入選其中。
透過更高效地處理資料，梁文鋒的人工智慧初創公司 DeepSeek 於今年 1 月釋出了一個生成式人工智慧，其效能可與 OpenAI 的 ChatGPT 相媲美，但只使用了少部分英偉達所生產的尖端晶片。今年 2 月，DeepSeek 超過 ChatGPT 成為蘋果美國應用商店排名第一的免費應用。在中國廣東省一個小村莊長大、曾在浙江大學攻讀計算機學位的梁文鋒，已經成為了中國的科技巨頭之一。「我們並不急於盈利，」40 歲的梁文鋒在接受中國媒體採訪時表示，「我們希望走在技術前沿，推動整個生態系統向前發展。」
此外，同期入選該榜單的還有 Meta CEO Mark Zuckerberg、AMD CEO 蘇姿豐、特斯拉創始人馬斯克等知名科技人物。
🔗 https://time.com/collections/100-most-influential-people-2025/7273745/liang-wenfeng/
🧑💻 OpenAI 以 30 億美元收購 AI 程式設計競爭對手
日前，據彭博社報道，OpenAI 正在以 30 億美元的價格收購其 AI 程式設計領域的競爭對手 —— Windsurf。若本次交易達成，OpenAI 將與許多其他 AI 程式設計軟體公司形成直接競爭。
知情人士透露，收購的各項條例還未最終確定，談判仍然存在變化或者破裂的可能性。而 OpenAI 和 Windsurf 均未對上述收購傳聞發表評論。
在上述資訊傳出後，據 CNBC 獲悉，OpenAI 在與 Windsurf 接觸前，還曾與頗受歡迎的 AI 程式設計產品 Cursor 的製造商 Anysphere 進行過交易談判。
據知情人士透露，OpenAI 並非首次接觸 Anysphere，該公司曾在上年也接觸過 Anysphere。而今年隨著 Cursor 迎來新的熱度，OpenAI 再次接觸，但談判未取得進展。目前 OpenAI 和 Anysphere 對於上述傳聞沒有給出回覆。
值得一提的是，上月報道稱，Anysphere 正進行交易談判，以近 100 億美元的估值進行融資。
據悉，Cursor 的桌面應用程式去年因藉助 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型提供程式設計輔助而受到歡迎。另據報道，Cursor 的 ARR（經常性收入）已達約 2 億美元。
🔗 https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-16/openai-said-to-be-in-talks-to-buy-windsurf-for-about-3-billion?utm\_source=www.therundown.ai&utm\_medium=referral&utm\_campaign=openai-s-o3-and-o4-mini-arrive
🆚 聊天機器人測評平臺 Chatbot Arena 正式轉型為商業公司
據彭博社報道，大模型競技場 Chatbot Arena 正式宣佈轉型為商業公司 LMArena。
Chatbot Arena 創立於 2023 年初，最初是加州大學伯克利分校天空計算實驗室(Sky Computing Lab)的一個學術研究專案，如今每月吸引超過一百萬訪客，已發展成為 AI 基準測試領域的權威指標。
據報道，專案負責人 Anastasios Angelopoulos 表示，儘管轉型為商業實體，LMArena 仍計劃保持其開放中立的平臺定位：
「我們的願景是，這裡將繼續成為一個讓網際網路上的每個人都可以來嘗試聊天、使用 AI、比較不同供應商的地方。」
Chatbot Arena 允許使用者對多種頂尖 AI 模型進行直接對比測試，然後在網站排行榜上為喜歡的模型投票，因此，許多 AI 廠商都喜歡在模型釋出前先在 Chatbot Arena 測試新模型。
LMArena 目前釋出了新網站的早期版本，但尚未確定具體的商業模式。一種可能性是向希望透過該網站測試 AI 模型的公司收費。創始人 Ion Stoica 表示，公司計劃籌集資金支援未來發展，但拒絕透露更多融資細節。
🔗 https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/popular-ai-ranking-website-chatbot-arena-is-becoming-a-real-company?srnd=phx-technology
👨💼 英特爾 CEO 重組領導層結構，任命新 AI 負責人
據路透社報道，英特爾新任 CEO 陳立武(Lip-Bu Tan)正在進行扁平化管理改革，重要晶片部門將直接向他彙報，同時提拔網路晶片主管 Sachin Katti 擔任首席技術官和 AI 負責人。
根據一份內部備忘錄，英特爾的資料中心、AI 晶片部門以及個人電腦晶片部門將直接向陳立武彙報，而這些部門此前由 Michelle Johnston Holthaus 負責監管。
Holthaus 將繼續擔任英特爾產品 CEO，並將工作範圍擴充套件到新領域。
「我希望與工程和產品團隊密切合作，瞭解加強我們解決方案所需的一切，」譚立武在備忘錄中寫道。「隨著我和 Michelle 推進這項工作，我們計劃讓她的角色不斷發展和擴充套件，未來將提供更多細節。」
根據備忘錄，「鑑於在複雜的全球環境中政府事務的關鍵重要性」，英特爾還在尋找新的政府事務負責人，該職位將直接向陳立武彙報。
此前，譚立武曾公開表示，他計劃削減公司的管理層級，使高層領導能夠與工程師更緊密地合作。
「很明顯，組織複雜性和官僚流程正在慢慢窒息我們取勝所需的創新文化，」譚立武在備忘錄中表示。「決策需要太長時間。新想法沒有得到培育的空間或資源。不必要的壁壘導致低效執行。」
🔗 https://www.reuters.com/technology/intel-ceo-lip-bu-tan-streamlines-leadership-team-names-new-technology-chief-memo-2025-04-17/
🧠 Google DeepMind 正在招聘「後 AGI」研究科學家
據 404 media 報道，Google DeepMind 正在招聘一名「後 AGI」(人工通用智慧後時代)研究科學家，旨在研究這項技術對社會可能產生的「深遠影響」。
根據招聘資訊，該職位的主要職責包括「帶領研究專案，探索 AGI 對經濟、法律、健康/福祉、從 AGI 到 ASI(人工超級智慧)、機器意識和教育等領域的影響」。
AGI 是指人工智慧能夠像人類一樣在多種不同的領域和任務中進行學習、推理、規劃、感知、創造和決策等複雜活動。ASI 指的是一種假設中的智慧形式，其在所有領域都比最聰明的人類更智慧。
今年早些時候，OpenAI CEO Sam Altman 寫道，OpenAI 有信心知道如何構建「傳統意義上的 AGI」，並表示 2025 年將看到第一批 AI Agent「加入勞動力大軍」。
在此招聘公告發布之際，DeepMind 剛剛在 4 月初發布了一份關於「通往 AGI 的負責任路徑」的報告，指出「在大多數認知任務上至少與人類一樣能幹的 AI，可能會在未來幾年內出現」。
該報告還詳細說明了 Google 如何「採取系統全面的方法確保 AGI 安全，探索四個主要風險領域：濫用、錯誤對齊、事故和結構性風險，並更深入關注濫用和錯誤對齊問題」。
🔗 https://www.404media.co/google-deepmind-is-hiring-a-post-agi-research-scientist/
據官方介紹，元寶 AI 是騰訊元寶 APP 入駐微信的 AI 助手，搭載混元和 DeepSeek 雙模引擎，無縫銜接微信生態。我們也第一時間上手，亮點概括如下：
1️⃣ 騰訊混元大模型和 DeepSeek 提供 AI 服務，支援聊天，答題
2️⃣ 以聯絡人身份嵌入微信通訊錄，而非公眾號形式，聊天時會顯示「對方正在輸入…」
3️⃣ 支援置頂功能，但不能設為星標朋友或新增到手機桌面功能
4️⃣ 生成部分內容時會提供跳轉頁面，支援跳轉到元寶 APP 進行後續追問
5️⃣ 支援文字和語音訊息輸入，不支援設定聊天背景，無法進行語音/視訊通話，不能被拉進群聊
6️⃣ 可自動解讀轉發的公眾號文章，支援解析 100M 以內的檔案
7️⃣ 具備圖片識別與分析功能，暫不支援理解影片或音訊內容
8️⃣ 無法修改備註暱稱，使用者也不能使用騰訊「元寶」Logo 作為頭像
9️⃣ 具有「記憶」功能，支援如查詢、轉發、清空聊天記錄，但缺少如紅包、轉賬、位置共享等功能
💰 Meta 向亞馬遜和微軟「伸手拿錢」投資 Llama
據 The Information 援引知情人士訊息報道，Meta 在過去一年中，要求微軟、亞馬遜等公司幫忙支付其用於訓練自家旗艦大模型 Llama 的費用。
知情人士透露，為了換取資金支援，Meta 討論了不少激勵措施，如投資者可以影響 Llama 的功能開發。
據悉，Meta 將激勵計劃命名為「Llama Consortium」，但當 Meta 首次提出這一計劃時，投資者對此的反應不溫不火，並且目前尚不清楚這些計劃是否有新的進展。
報道指出，如今企業和消費者都會在 AI 服務上遇到不少的不確定性，並有可能提高 AI 的開發成本。而作為一款開源模型，因此任何人都能免費試用，而這也很難讓 Meta 獲得資金來源。
知情人士表示，Meta 在今年依然向亞馬遜、微軟等公司推廣「Llama Consortium」計劃，但事實上，投資者並不願意花錢購買一個最終會免費的產物。知情人士還強調，Meta 還拒絕放棄對 Llama 計劃的大多數控制權。
有趣的是，Meta 為了拿到投資，提議為投資夥伴提供模型訓練的技術支援或者是為投資夥伴量身定製獨家模型（基於開源模型）。
但目前的情況是，微軟已經向 OpenAI 承諾投資超 130 億美元的資金，而亞馬遜也向 Anthropic 投資了 80 億美元，這無疑讓 Meta 獲得投資的希望再次被「澆滅」。
🔗 https://www.theinformation.com/articles/meta-asked-amazon-microsoft-help-fund-llama?rc=qmzset
OpenAI 終於推出 o3/o4 mini 模型，OpenAI CEO Sam Altman 直呼「o3 達到或接近天才的水平」。快速過一次 OpenAI o3/o4 mini 的亮點，具體如下：
o 系列迄今最智慧的模型，推理能力大幅提升，思考時間越長，效果越好。
首次將影像直接融入思維鏈，用圖片「思考」，能直接呼叫工具處理圖片。
首次全面支援網頁搜尋、檔案分析、Python 程式碼執行、視覺輸入深度推理和影像生成等功能。
成本效率上優於前代，o3 在相同延遲和成本下效能更強。
成本方面，o3 輸入每百萬 tokens（大約 75 萬個詞，長度超過《指環王》系列）的費用為 10 美元，輸出每百萬 tokens 的費用為 40 美元；o4-mini 輸入每百萬 tokens 的費用為 1.10 美元，輸出每百萬 tokens 的費用為 4.40 美元。
另外，OpenAI 還推出了一款輕量級終端編碼 Agent ——Codex CLI。基於 o3 和 o4-mini 的推理能力，Codex CLI 支援多模態輸入，已在 GitHub 開源。
ChatGPT Plus、Pro 和 Team 使用者已經可以使用 o3、o4-mini 和 o4-mini-high，企業與教育使用者一週後獲訪問許可權。另外，o3-pro 預計數週內釋出。
此外，OpenAI 本週也推出了三款 GPT-4.1 系列模型，號稱當前最強大的程式設計模型之一。
GPT-4.1：旗艦模型，在編碼、指令遵循和長上下文理解方面表現最佳，適用於複雜任務。
GPT-4.1 mini：小型高效模型，在多個基準測試中超越 GPT-4o，同時將延遲降低近一半，成本降低 83%，適合需要高效效能的場景。
GPT-4.1 nano：OpenAl 首個超小型模型，速度最快、成本最低，擁有 100 萬 token 上下文視窗，適用於低延遲任務如分類和自動補全。
我們上手實測了 o3/o4 mini 的表現，點選連結查收吧！👇
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/WjWXchVKX-hcMvgh4PoiNg
4 月 17 日，火山引擎公佈了模型、Agent 工具、雲基礎設施的最新進展：
釋出豆包 1.5·深度思考模型，升級豆包·文生圖模型 3.0、豆包·視覺理解模型。
面向 Agent 服務，釋出 OS Agent 解決方案、GUI Agent 大模型 —— 豆包 1.5·UI-TARS 模型；
面向大規模推理，釋出 AI 雲原生·ServingKit 推理套件。
全新發布的豆包 1.5·深度思考模型採用 MoE 架構，總引數為 200B，啟用引數僅 20B，具備顯著的訓練和推理成本優勢。基於高效演算法，豆包 1.5·深度思考模型在提供行業極高併發承載能力的同時，實現 20 毫秒極低延遲。另外，豆包 App 基於豆包 1.5·深度思考模型進行了定向訓練，支援「邊想邊搜」。
官方介紹，豆包 1.5·深度思考模型在數學、程式碼、科學等專業領域推理任務中表現出色，在多個基準測試中媲美甚至超越 DeepSeek-R1、QWQ-32B、OpenAI o1 等模型；在創意寫作等非推理任務中，模型也展示出優秀的泛化能力。
此次全新升級的豆包·文生圖模型 3.0，能夠實現更好的文字排版表現、實拍級的影像生成效果，以及 2K 的高畫質圖片生成方式。在最新的文生圖領域權威榜單 Artificial Analysis 競技場中，豆包·文生圖 3.0 模型已超越業界諸多主流模型，排名全球第一梯隊。
而新版本的豆包·視覺理解模型具備更強的視覺定位能力，支援多目標、小目標、通用目標的框定位和點定位，並支援定位計數、描述定位內容、3D 定位。同時，新版本在影片理解能力上也有大幅提升，比如記憶、總結理解、速度感知、長影片理解等。
此外，針對複雜的 OS Agent，火山引擎正式釋出 GUI Agent 大模型 —— 豆包 1.5·UI-TARS 模型。該模型將螢幕視覺理解、邏輯推理、介面元素定位和操作整合在單一模型中，突破了傳統自動化工具依賴預設規則的侷限。目前，豆包1.5·UI-TARS 模型已在火山方舟平臺上線。
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/hdyNiJTa8DtL4yIWJqPGyw
位元組 AI Agent「釦子空間」開啟內測
本週，字節跳動旗下 AI 應用開發平臺「釦子」宣佈「釦子空間（Coze Space）」正式開啟內測，並號稱其是使用者和 AI Agent 協同辦公的最佳場所。具體亮點如下：
輸出完整的結果報告，例如網頁、PPT 、飛書文件等
支援 AI 自主動態探索和 AI 深度思考兩種模式
能夠 MCP 擴充套件整合，並即將支援「釦子開發平臺」釋出 MCP 至「釦子空間」
內測申請🔗
https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcntTvYomCXv5xQfBr46aXBzc
官網🔗https://space.coze.cn/
本週，阿里通義宣佈開源業內首個「首尾幀生影片模型」—— Wan2.1-FLF2V-14B，只需要提供兩張照片作為首幀和尾幀，模型便能自動生成一段絲滑流暢的高畫質影片。
官方介紹，本次開源的「首尾幀生影片模型」基於 Wan2.1 文生影片 14B（引數量）大模型打造，支援生成時長 5 秒的 720p 高畫質影片。據瞭解，阿里通義釋出的 Wan2.1 系列模型採用了先進的 DiT 架構。
目前，「首尾幀生影片模型」已經上線通義萬相官網並可直接免費體驗，或在 Github、Hugging Face、魔搭社群下載模型進行本地部署。
我們也上傳了一張星艦在半空中和最後被機械臂夾住的照片作為首尾幀，最終生成這樣一段影片：
Github：
https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
Hugging Face：
https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
Modelscope：
https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
快手旗下 AI 產品「可靈 AI」推出「可靈 2.0 影片生成」以及「可圖 2.0 文生圖模型」，馬斯克也因此在 X 平臺關注可靈官方賬號。
可靈、可圖模型層面更新， 快手結合多項自研技術創新，畫面美學、語義響應和動態質量大幅度提升。2.0 全面升級了訓練和推理策略，尤其是強化了對於複雜運動主體互動濾鏡、構圖術語等專業的表達和理解響應。
精準微調功能。可靈新增新增「多模態編輯」功能，支援在一段 5s 的影片的基礎上，輸入圖片/文字，對影片進行靈活、精準的修改和再創作。可圖新增「圖片編輯」及「風格轉繪」功能。
AI 音效生成，根據影像內容結合文字 prompt，生成適配的音效片段。
據悉，可靈這次打造一種全新的互動「語言」—— MVL（Multi-modal Visual Language）。MVL 擁有 TXT 語義骨架和 MMW 多模態描述子，即透過文字+動作描述檔案，生成精細的影片成片。這套語言形成了可靈 2.0 中新增的「多模態編輯」功能，包括三種模式：替換、增加和刪除。
目前，可靈 AI 全系 2.0 模型已在網頁端和 App 端全量上線。
另外，我們也實測了可靈 2.0，生成了許多有趣且震撼的影片畫面，點選連結查收吧！
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/EpFt6a1e9I4dVyPpv\_vPyg
🤯 這段強調「缺陷」的提示詞，反而生成了最真實的圖片
最近，一段 AI 提示詞在 Reddit 網站上突然爆火。
網友發現，如果你用文字描述「平凡的、由普通人隨手用 iPhone 拍攝」的日常場景，居然可以生成出幾乎和真實生活照片難以區分的影像。
An extremely unremarkable iPhone photo with no clear subject or framing—just a careless snapshot. It includes part of a sidewalk, the corner of a parked car, a hedge in the background or other misc elements. The photo has a touch of motion blur, and mildly overexposed from uneven sunlight. The angle is awkward, the composition nonexistent, and the overall effect is aggressively mediocre—like a photo taken by accident while pulling the phone out of a pocket.
（這是一張極其平凡的 iPhone 照片，看不出明確的主題或構圖——更像是隨手一拍，甚至可能是不小心按下快門的結果。畫面中隨意地包含了一段人行道、停著的一輛車的角落、背景中的綠籬或其他雜亂的元素。照片略有些模糊，可能因為輕微抖動造成的運動模糊，陽光不均導致整體略微曝光過度。
拍攝角度十分別扭，幾乎沒有構圖可言，整張照片的觀感就是——平庸到了極致，就像是掏手機過程中不小心拍下的一張圖。）
與以往追求「精緻」的提示詞有所不同，這段提示詞一反常態地強調「缺陷」——要求模擬普通人隨手拍，沒有技巧、光線也不理想的照片：比如動態模糊、過曝、角度尷尬、構圖毫無章法等。
但這些刻意製造的「缺陷」非但沒有削弱影像的真實感，反而更加貼近日常生活中真實的照片。隨著這段提示詞在網路上迅速流傳，越來越多網友也開始嘗試用它創作自己的「假照片」。
🔗 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1jwe2z8/you\_can\_get\_chatgpt\_to\_make\_extremely\_realistic/
👀 Google 前 CEO 警告：AI 正邁向自主進化階段
Google 前 CEO Eric Schmidt 近日警告，AI 正迅速接近一個臨界點，屆時它可能不再需要人類參與就能自我進化，在他看來，人類正處於一個新階段的邊緣，AI 不僅能獨立學習和改進，還將取代高技能專業人員。
「計算機現在正在進行自我改進……它們正在學習如何規劃，且不再需要聽從我們的指令，」Schmidt 說。他描述了一種「遞迴式自我改進」的迴圈，即 AI 生成新假設，使用機器人實驗室進行測試，並將結果反饋回迴圈，全程無需人類參與。
Schmidt 認為 AI 實際上被低估而非被過度炒作。
他表示，AI 已深度融入日常生活，但許多人仍未意識到這一影響的重要性。「人們將它們視為語言交流工具……有人用它尋求戀愛建議，有人用它獲取心理諮詢。」
關於就業市場，Schmidt 預測將發生劇變：「未來一年內，絕大多數程式設計師將被 AI 程式設計師取代。」他還稱 AI 很快將在數學等領域超越頂尖人類人才，實現「超級智慧——比人類總和更聰明的計算機」。
不過，Schmidt 仍然強調 AI 本質上是工具，人類必須保持控制權。
「科學家掌控大局，AI 輔助他們，這才是正確的秩序，」他指出，並補充說 AI 仍需依賴高質量的合成數據。「我們沒有足夠的資料，」他強調需要開放、可重複、經過同行評審的資料集來推動負責任的創新。
🔗 https://www.business-standard.com/technology/tech-news/former-google-ceo-eric-schmidt-ai-tools-human-jobs-chatgpt-deepseek-grok-125041500907\_1.html
💡 OpenAI 研究員姚順雨：AI 將由解決問題轉為定義問題
日前，畢業於清華大學姚班，現任 OpenAI 研究院的姚順雨釋出博文，探討了其對 AI 未來的發展預測。
姚順雨回顧了 AI 的發展歷史。其表示，幾十年來 AI 主要致力於開發新的訓練方法和模型，取得了顯著成就，而這些成就都源於基礎性創新，例如搜尋、深度強化學習（Deep RL）和推理能力。而如今，深度強化學習終於開始泛化，AI 為人類賦能的局面也得到了變化。
姚順雨認為，隨著強化學習的突破，AI 開始解決多樣化的任務，如軟體工程、創意寫作和 IMO 級別的數學問題。透過語言和推理的引入，AI 能夠跨領域泛化任務，解決複雜問題。
姚順雨還提到，AI 發展的「下半場」將轉向一個更為關鍵的問題：如何創造真正的實用價值？而從解決問題轉向定義問題，評估方法的創新將成為關鍵。
此外，姚順雨還表示，傳統的評估方法已難以應對複雜的現實需求，AI 需要具備長時記憶和適應能力。他強調，新的評估方式應著眼於實際應用，推動 AI 產品的效用和商業價值，為行業帶來更大的創新和影響。
🔗 https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/
🤔 DeepMind 創始成員：AI 的未來在於自主獲取經驗，而非人類資料
近日，Google DeepMind 強化學習團隊副總裁 David Silver 近日在一場重要播客中提出了關於 AI 未來發展的關鍵觀點。
作為 DeepMind 創始成員和 AlphaGo 專案的核心人物，Silver 認為 AI 未來的突破將來自於其自主獲取經驗的能力，而非繼續依賴人類資料。
Silver 在訪談中指出，AI 發展正從「人類資料時代」邁向「經驗時代」。他解釋道：「目前的 AI 方法基於一個共同理念：提取人類擁有的全部知識並'喂'給機器。但真正的突破將來自於機器與世界互動，產生自身經驗的能力。」
以 AlphaGo 和 AlphaZero 為例，Silver 闡述了 AI 自主學習的威力。AlphaZero 透過完全摒棄人類棋譜資料，僅靠自我對弈獲取經驗，反而達到了超越人類和早期版本 AlphaGo 的水平。
他稱這是 AI 領域的「苦澀教訓」——人類知識有時反而會限制 AI 的自主學習能力。
Silver 還談到了當前大語言模型中的強化學習應用。
雖然基於人類反饋的強化學習(RLHF)幫助模型更符合人類偏好，但他認為這種方法無法讓 AI 超越人類知識的「天花板」。「如果系統根據人類反饋學習，它最終只會輸出人類認知內的內容，無法探索未知領域。」
Silver 將人類資料比作化石燃料，認為這是 AI 發展的「先發優勢」，但真正可持續的「燃料」是 AI 自主生成的經驗。「當化石燃料耗盡後，我們需要某種可持續燃料來維持世界運轉。強化學習便是這種可持續燃料。」
🔗 https://youtu.be/zzXyPGEtseI?si=Jezsr4gF3x7zdMTC
Prompt：cute plush fabric pattern, kawaii cartoon style, [pastel palette: dark blue + aqua blue + peach pink + lavender + graphite gray], cute smiling kitty shapes with soft gradient shading, bouncing wool ball kittens, velvety with satin and fuzzy stitch details, chenille yarn loop patterns, ombré gradient fuzz transitions, soft airbrush-style shadows, baby alpaca fur texture simulation, seamless repeating tile layout
連結：https://www.midjourney.com/jobs/da72eb4a-bb01-400e-9c9b-9adbdb3997f7?index=0
我們正在招募夥伴
✉️ 郵件標題「姓名+崗位名稱」（請隨簡歷附上專案/作品或相關連結）
