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Greg Brockman(@gdb)：我听到越来越多的关于ChatGPT帮助人们解决长期健康问题的故事。我们还有很长的路要走，但这表明人工智能已经以有意义的方式改善了人们的生活。
在最近的一条推文中，OpenAI的CEO Greg Brockman分享了他对ChatGPT的观察，这是他公司开发的一种AI语言模型，在医疗保健领域产生了积极影响。Brockman指出，越来越多的案例表明ChatGPT帮助个人解决了长期存在的健康问题。这一言论突显了人工智能在提高生活质量方面的日益增长的影响力，可能通过在医疗领域提供解决方案或指导来实现。对于那些对人工智能和医疗保健交叉领域感兴趣的人来说，Brockman的推文可能会让他们一窥AI开始提供的现实世界好处。
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LiorOnAI(@LiorOnAI)：现在你可以在本地CPU上运行具有100B参数的模型，而无需使用GPU。微软最终开源了他们的1位LLM推理框架bitnet.cpp，具有以下特点：推理速度提高了6.17倍，在CPU上能耗减少了82.2%，支持Llama3、Falcon3和BitNet模型。
微软通过开源他们的1位LLM推理库为AI社区做出了重大贡献，这对于运行大规模AI模型是一个改变者。这个库的独特之处在于它允许任何人在本地CPU上运行高达1000亿参数的模型，这是以前需要强大GPU才能完成的任务。这一进步使高级AI处理更加平民化，使研究人员、开发人员和爱好者更容易、更高效地访问。如果你对AI和机器学习感兴趣，尤其是在减少硬件限制的背景下，Lior⚡(@LiorOnAI)的这一更新绝对值得关注。
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Aaron Levie(@levie)：上下文对于人工智能代理至关重要。很明显，代理所需的相关上下文越多，代理就会变得更具差异化和成功。因此，在构建人工智能代理时，你需要从理想的上下文出发，逆向思考，找出需要的内容。
在最近的一条推文中，Box的首席执行官Aaron Levie强调了对AI代理的上下文的重要性。他指出，AI代理的有效性在很大程度上取决于其获取执行任务所需的相关上下文。Levie建议，在开发AI代理时，应该从最终目标出发，考虑代理成功所需的理想上下文。这一观点特别值得注意，因为它强调了AI开发中的一个基本原则，可以区分成功的AI应用和效果较差的应用。对于那些对AI和机器学习感兴趣的人来说，Levie的观点为智能系统的设计和实施提供了有价值的考虑。
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EpochAIResearch(@aidan_mclau)：EpochAIResearch对OpenAI发布的o3推理模型以及o4-mini进行了评估，这是一个更小更便宜的模型，取代了o3-mini。我们在我们的数学和科学基准测试套件上评估了这些新模型。结果请看推文！
在Aidan McLaughlin最近的推文中，引起了人们对OpenAI最新人工智能进展的关注，他们发布了新的推理模型o3。伴随着o3的是o4-mini，一个更为经济实惠的缩小版。这一发展对于对人工智能领域感兴趣的人来说可能是重要的，特别是对于寻找具有先进推理能力但价格不高的AI工具的个人或组织。推文暗示这些模型可能为AI应用和研究开辟新的可能性。
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TheTuringPost(@TheTuringPost)：The AI Scientist-v2由@SakanaAILabs开发，是v1版本的升级版：- 它能够独立完成整个科学研究过程，从构思到提交论文，无需人类帮助。 - 其中有3篇论文提交到ICLR 2025研讨会，其中一篇通过同行评审，得分为6.33。AI Scientist-v2引入了一些新功能和技术，如并行探索多个想法、实验管理代理监督进展、视觉-语言模型检查和改进图表和视觉等。它已经开源供公众使用和未来发展
图灵邮报的推文突出了Sakana AI Labs推出的升级版AI工具AI Scientist-v2的公告。这个新版本之所以引人注目，是因为它能够完成整个科学研究过程，这表明它与前身相比有了显著进步。对于那些对人工智能和科学研究交叉领域感兴趣的人来说，这则内容可能会提供关于AI能力最新发展及其对未来科学探究的潜在影响的见解。
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LangChainAI(@Hacubu)：LinkedIn刚刚建立了一个协作的提示工程环境，结合了LangChain、Jupyter Notebooks和OpenAI。这个创新平台通过简化的协调和评估，连接了技术和商业团队。如果想了解更多，请点击链接。
LinkedIn通过将LangChain与Jupyter Notebook集成，迈出了增强协作式AI开发的重要一步。这一举措导致了协作式提示工程环境的创建，这实质上是一个AI游乐场，用户可以在其中共同进行提示工程任务。这一发展值得关注，因为它代表了一个流行的数据科学工具（Jupyter Notebook）与先进的AI语言模型框架（LangChain）的融合，潜在地简化了团队在AI项目上的协作方式。对于那些对AI和协作式软件开发交叉点感兴趣的人来说，这篇内容可能会提供有关行业最新进展的宝贵见解。
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SimularAI(@_akhaliq)：SimularAI：🚨 OS-World上的新SOTA：41.4%的成功率！Agent S + Gemini 2.5 Pro超过了之前由Agent S + Claude 3.7保持的SOTA（34.5%） — 再次，我们超越了自己。而且我们现在明显领先于OpenAI（32.6%）和Anthropic（26%）。
AK(@_akhaliq)的推文分享了人工智能领域的一项令人振奋的进展，特别提到在OS-World上取得了41.4%的成功率的最新成就。这一成就归功于Agent S和Gemini 2.5 Pro的结合，超过了之前由Agent S和Claude保持的记录。对于那些对人工智能进展和机器学习基准持续进展感兴趣的人来说，这些内容可能会提供关于最新突破和推动其发展的技术的见解。这条推文暗示了人工智能能力的重大进步，可能会引起研究人员、开发人员和追踪复杂环境中人工智能性能演进的爱好者的兴趣。
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Elon Musk(@elonmusk)：Grok是AI领域中改进速度最快的，我们一直在努力提升Grok 3 Mini的推理能力，以达到性能/价格的前沿水平。加入我们的推理团队，帮助我们构建更智能的模型！
埃隆·马斯克，一位著名的科技企业家，多家公司的CEO，在Twitter上发表了一则声明，声称“Grok是所有人工智能中改进速度最快的”。这条推文表明有一种名为Grok的人工智能正在以前所未有的速度发展。考虑到马斯克在科技行业的影响力，他的说法可能具有重要意义，并可能引发关于人工智能技术能力和发展速度的讨论。对于那些对人工智能及其进展感兴趣的人来说，马斯克的推文可能是一个值得关注的潜在突破性人工智能的指引。
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建立一次性AI代理程序用于自动化代码维护的原则。
该内容讨论了EdgeBit创新的Dependency Autofix功能，代表了自动化代码维护领域的重大进步。它介绍了一次性AI代理的概念，旨在自主处理诸如更新依赖关系等复杂任务，无需人工干预。这种方法以其通过静态分析实现的灵活性和高执行信心而著称。该指南强调了专注工具、有效的错误处理和对持久性的谨慎管理的重要性，以确保代理的一致性和正确性。内容还提供了一项比较，显示EdgeBit的AI代理在更新依赖关系方面优于现有解决方案，如Claude Code。
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bongrandp(@JeffDean)：RT @bongrandp 更正：昨天我错过了Gemini 2.5 Flash（无需思考）简而言之：大约95%的时间，Google的Gemini模型提供了最佳的性价比竞争激烈，OpenAI也在其中流血
杰夫·迪恩是科技行业的知名人物，他分享了@bongrandp的一条推文，纠正了关于谷歌Gemini 2.5 Flash的先前说法。更新的信息突出了Gemini模型的惊人准确性，据称准确率约为95%。这一纠正很重要，因为它强调了谷歌Gemini技术的可靠性和性能，这可能会引起那些关注机器学习和人工智能进展的人的兴趣。
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