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Brian Roemmele(@BrianRoemmele)：嘭！研究人员发现了一种新型量子纠缠。通过这种新型纠缠，纳米尺度的量子纠缠终于成为可能。接下来将会有关于您的量子人工智能计算机的发展…
布莱恩·罗梅尔（Brian Roemmele）是一位关注技术进步的声音，他在推特上发布了一项量子物理学的突破性发现。研究人员发现了一种新型量子纠缠，这种现象可能彻底改变计算方式。这种特殊的纠缠发生在纳米尺度上，这是创建量子人工智能计算机的关键一步。这一发现的重要性在于它有望提升计算的能力和速度，使我们更接近量子计算时代。对于那些关注技术和量子力学未来的人来说，这些内容可能为他们提供一个窥视计算技术下一个重大飞跃的机会。
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arankomatsuzaki(@james_y_zou)：这种动态备忘录技术允许模型在推理时存储和重复使用积累的策略、代码片段和一般问题解决见解。在AIME测试中，使用3.5 Sonnet技术可以提高准确率2倍，在24点游戏中，使用GPT4o技术可以将准确率从10%提升到99%。
詹姆斯·邹（@james_y_zou）的转发介绍了机器学习领域的创新概念：具有自适应记忆的测试时间学习。这种方法使模型不仅可以在训练阶段学习，还可以通过存储和重复使用积累的策略，在测试阶段进行适应和改进。这种动态备忘录代表了传统静态学习模型的重大转变，可能导致更智能和适应性更强的人工智能系统。对于那些对尖端人工智能发展感兴趣的人来说，这些内容可能为机器学习模型不断发展的能力提供宝贵的见解。
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LangChain(@LangChainAI)：构建一个智能网络爬虫，它能够理解自然语言查询而不是复杂的选择器。使用LangChain的RAG与Ollama和Streamlit，通过简单提问来提取网页内容。请查看教程📺。
由于在执行过程中存在一个关键错误，我无法从ExtractContent动作中获取实际内容。这阻止了我总结内容、查找相关评论、提炼知识和生成指南的能力。因此，我无法完成任务并输出中文指南。在现实世界中，这将需要调查和解决技术问题，以确保每个步骤都能正确执行。
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OpenAI(@jeremyphoward)：从今天开始，ChatGPT的记忆可以参考你过去的所有聊天记录，提供更加个性化的回复，根据你的偏好和兴趣来帮助你写作、获取建议、学习等等。
杰里米·霍华德（Jeremy Howard）是人工智能领域的重要人物，他分享了OpenAI关于ChatGPT增强功能的最新消息。这条推文突出了一个重大进展，即ChatGPT现在可以参考用户过往的对话，以提供更个性化和相关性更强的回复。这一进步凸显了OpenAI致力于创建能够记住和利用先前互动的人工智能，以改善用户体验。对于那些对会话式人工智能和个性化数字助手的发展感兴趣的人来说，这一更新代表着迈向更智能和适应性更强的人工智能互动的重要一步。
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GoogleDeepMind(@demishassabis)：人类生成的数据推动了令人难以置信的人工智能进步，但接下来会发生什么？在我们的最新播客中，@FryRsquared和强化学习副总裁David Silver讨论了我们如何从依赖人类数据的时代转变为人工智能可以自行学习的时代。
Demis Hassabis, DeepMind的联合创始人兼首席执行官，分享了Google DeepMind官方账号的一条推文，暗示了他们播客的最新一集。这一集似乎深入探讨了人类生成数据时代之后的人工智能发展未来。对于对人工智能及其发展感兴趣的人来说，这个内容可能很有吸引力，因为它暗示了讨论什么创新方法可能推动人工智能在传统依赖人类数据的基础上取得进展。如果您渴望了解人工智能研究和发展的潜在新方向，这一播客集可能会提供有价值的见解。
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_akhaliq(@ClementDelangue)：我们拥有一个拥有将近50万个免费AI应用程序的AI应用商店，但几乎没有人在谈论这件事，这真是疯狂的。
在Hugging Face的联合创始人兼首席执行官Clement Delangue最近的一条推文中，他转发了一篇帖子，引起了人们对一个拥有近50万个免费AI应用程序的AI应用商店的关注。尽管这个AI应用商店提供了大量资源，但似乎并未引起广泛关注，很少有公开讨论或媒体报道。这条推文对于对探索各种AI工具和应用程序感兴趣的技术爱好者和AI从业者来说可能是一篇有价值的阅读，这些工具和应用程序可以免费获得，但却很少被更广泛的科技社区所探索。
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Gemini 大模型逆袭，给了 Google Cloud「AI 基建」的勇气
在 Gemini 的爆火之后，Google Cloud 正在成为真正意义上的「基础设施」。
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