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SpaceX 将接回两名被困空间站美国宇航员；百度发布文心 4.5 大模型；反 AI 作弊，硅谷大厂考虑恢复线下面试
华为申请注册「MATEROBOT」商标，有望推出人形机器人产品；美国人对特斯拉的好感度已跌破历史纪录；开发者称 Cursor 拒绝帮写代码，反劝自己学编程
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LangChain(@LangChainAI)：GPT Researcher是一个开源的AI研究代理程序，可以从多个来源生成全面的报告。它使用LangGraph的多代理系统构建，可以在几分钟内提供详尽的、支持引用的研究报告，价格仅为0.4美元。快去GitHub上查看吧📚。
LangChain(@LangChainAI)宣布推出了一项创新的AI驱动研究工具：GPT Researcher。这个开源代理利用LangGraph的多代理系统的力量，快速从各种来源生成详细的、有引用支持的报告。它的独特之处在于其高效性和价格实惠，每份报告仅需0.4美元。对于那些有兴趣探索或为其发展做出贡献的人来说，GPT Researcher可以在GitHub上找到。这对于寻求简化研究流程的学生、学者和专业人士可能是一个改变游戏规则的工具。
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demishassabis(@ShaneLegg)：我在AI Studio中最期待的功能之一！只需将YouTube链接粘贴到命令行中，然后向Gemini 2.0提问 - 它的多模态理解能力令人惊叹
在最近的推文中，Shane Legg 转发了 DeepMind 的联合创始人 Demis Hassabis 的一条帖子，展示了他对 AI Studio 中的新功能的热情。这一功能简化了将 YouTube 内容与 AI 应用程序集成的过程，允许用户直接将 YouTube 链接粘贴到命令行中。这一进展代表了一项用户友好的增强功能，可以简化那些处理 AI 和视频内容的人的工作流程。如果您对 AI 的进展感兴趣，或者正在寻找更有效地利用多媒体在 AI 项目中的方法，这一更新可能值得您关注。
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GitHub-Jai0401/market research catalyst：使用LLM和Generative AI支持的多代理系统，自动化市场研究、用例生成、资源发现和提案创建。
GitHub项目"market-research-catalyst"是一款前沿工具，旨在简化市场研究和提案生成的流程。它以多智能体系统为特色，利用大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能（GenAI）的力量，这些技术处于人工智能技术的前沿。该项目尤其引人注目的是其自动化功能，可以显著减少通常需要用于用例生成和资源发现等任务的时间和精力。通过利用Gemini和Exa等API，它提供了一种复杂的方法来收集和综合信息。该项目设置得用户友好，具有简单的克隆过程、虚拟环境设置和依赖项安装。
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levie(@garrytan)：新兴的人工智能软件开发工作流程非常激动人心。通过使用AI代理从设计转换为代码，将会在未来解锁更多的技术建设。
Garry Tan是科技行业的知名人物，通过转发分享了关于革命性AI软件开发工作流程的见解。他所转发的内容讨论了AI代理的转换设计直接成为代码的变革能力，暗示了未来软件开发可能会采取的重大转变。这一进步可能会简化开发流程，潜在地导致更快的生产时间和软件创作效率的新时代。对于那些对AI在开发中角色不断演变感兴趣的人来说，这些内容可能会让他们一窥未来前沿变化。
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Sakana AI的AI科学家通过了ICLR的审查标准！
在一项开创性的实验中，Sakana.ai的AI科学家撰写了一篇研究论文，不仅通过了ICLR研讨会严格的双盲评审流程，而且得分高于平均接受门槛。这篇名为“组合正则化：增强神经网络泛化的意外障碍”的论文标志着一个重要的里程碑，因为它代表了第一篇完全由AI创作和撰写的研究论文。这一成就挑战了科学研究作者身份的传统界限，可能对学术出版和AI在科学创新中的角色的未来产生深远影响。如果您对AI在科学研究领域不断发展的能力感到好奇，这篇内容是必读的。
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OpenAI 攻击 DeepSeek 有「重大风险」；米哈游创始人「AI 游戏」曝光；315 曝光 「AI 灰产」
特斯拉中国版 FSD 首个迭代曝光；马斯克：「星舰」明年年底将携带「擎天柱」前往火星；开普勒人形机器人 K2 进厂「搬砖」
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deedydas(@demishassabis)：谷歌的人工智能模型在各个领域都取得了很多成功。Gemini 27B被评为最佳小型模型，2M toks是最佳上下文窗口，Gemini被认为是最佳视频理解模型，Gemini 2 Flash是最佳图像编辑模型，Veo 2是最佳视频生成模型，NotebookLM是最佳音频生成产品。
在DeepMind的CEO Demis Hassabis最近的一条推文中，他转发了一篇庆祝谷歌AI模型成就的帖子。推文强调了Gemma 27B作为最佳小型模型，表明了人工智能效率方面的重大进展。此外，它指出对于视频理解，200万个标记的上下文窗口被发现是最佳的，这表明了人工智能处理和解释视频内容的能力取得了突破。这些信息对于关注人工智能发展和谷歌在该领域取得进展的人可能特别感兴趣。
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