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依意思最接近的 14 筆

Latent Space● 精選AI 評分69

Leash Bio 發布 Minos:供智慧體做科學推理的開放資料集

Leash Bio 發布 Minos——一個讓 AI 智慧體進行可驗證科學推理的測試環境,同時公開預印本、部落格與開放資料集。其 DNA 編碼庫(DEL)多年積累的資料可提供數萬條「lab-in-the-loop」模擬,正好用作科學強化學習環境。在該沙盒中,LLM 需用自然語言推理構效關係,在 650 萬分子中、以 100 次預算找出最佳結合物。團隊自研的 Hermes 僅用自家資料訓練,在公開基準上與 Boltz 相當。

Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分69

Minions:聚合閒置 Apple Silicon 的分散式虛擬 GPU 雲

一篇新論文提出 Minions:把多臺 macOS 裝置上閒置的 Apple Silicon GPU 聚合成分散式虛擬 GPU 雲,用來跑大規模機器學習推理。作者認為集中式 GPU 基礎設施成本高、彈性有限、資源緊張時等待時間長,而 Apple Silicon 裝置的 GPU 在日常使用中大多處於空閒狀態。論文稱該方案讓團隊能夠利用現有裝置承載推理負載,具體排程方式與效能資料未在摘要中給出。

TechCrunch AIAI 評分71

Google Labs 推出 AI 遊戲創作平台 Playground

Google Labs 推出 AI 遊戲創作平台 Playground,用文字提示就能生成可在瀏覽器執行的遊戲,無需程式設計能力。使用者可選擇問答、競速等型別,指定 2D 或 3D、單人或多人玩法,還能上傳圖片讓 AI 轉成符合美術風格的遊戲資產;成品支援手機與電腦遊玩、連結分享或發布到 Explore 畫廊,並可持續修改。

量子位● 精選AI 評分72

MirroS 發布 AgentGarten:程式碼建世界加 30fps 神經渲染,智慧體數輪學會捉迷藏

MirroS 團隊發布 AgentGarten,把可執行程式碼環境與即時神經渲染器接成閉環:物理規則由程式碼裁定,畫面由模型以 480p、30fps 以上流式逐塊生成,智慧體因此能邊行動邊看結果。重做的捉迷藏實驗中,躲藏者第 4 輪學會搬擋板搭掩體、搜尋者第 10 輪學會借坡道翻牆,而 OpenAI 2019 年的自我博弈強化學習分別用了約 2500 萬局和 1 億局。智慧體靠每輪復盤寫下文字「實驗手冊」傳給下一輪,另在陪伴小狗、狹橋會車、合作牧羊、採石場裝載機四個任務中各跑四輪;程式碼已在 GitHub 開源。

Hacker News front pageAI 評分60

Google 推出實驗性遊戲平台 Playground,文字提示即可生成遊戲

Google 發布實驗性遊戲平台 Playground,使用者無需程式設計經驗,用簡單文字提示即可在幾分鐘內做出自訂遊戲。平台提供 Trivia、Tower Defense、Racing 等熱門型別,也可從零開始,採用對話式介面;Discover 板塊展示他人作品,涵蓋平台跳躍、問答、街機射擊、文字解謎與體育等型別。頁面提示訪問可能需要訂閱,僅在部分國家開放,且限 18 歲以上使用者。

Hacker News front pageAI 評分35

Jagex 下架疑似 AI 生成 RuneScape 預告片

Jagex 已下架《Dragon Slayer 2》預告片並緊急調查,因片中角色出現六根手指等生成式 AI 痕跡。該預告片由外部合作方製作,對方曾明確確認不會使用 GenAI。Jagex 表示不會用 GenAI 製作遊戲、美術或創意素材,也不會知情允許他人代做,並將在 RuneFest 後整改稽核流程,同時與社群創作者合作重製該預告。

量子位● 精選AI 評分85

華為 Memento 3 通關 ARC-AGI-3 全部 25 款遊戲,操作次數比人類少 56%

華為諾亞方舟實驗室聯合 UCL 等提出 Memento 3,不更新權重、不針對遊戲微調,僅以 Claude Opus 5 為底模就通關 ARC-AGI-3 公開集全部 25 款遊戲、183 個關卡,拿下滿分 100 的 RHAE,總操作 7518 次,比人類的 17135 次少約 56%,也低於此前 baseline1 的 8347 次。

Ars Technica AI● 精選AI 評分78

AI 首次在 Stratego 上擊敗人類頂尖選手

卡內基梅隆、MIT、紐約大學與斯坦福的研究團隊開發出 AI「Ataraxos」,以 15 勝 1 負 4 平擊敗被公認為史上最強的 Stratego 選手 Pim Niemeijer。此前連 DeepMind 都未能造出穩定戰勝頂尖人類玩家的 Stratego 機器。該 AI 僅用 16 塊 GPU、數千美元訓練成本,相關成果針對的是資訊不完全、隱藏資訊隨時間長期展開的博弈。

r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分42

專用推理引擎興起,放棄通用性換極致效能

近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。

Hacker News front pageAI 評分75

Google 發布 Playground:文字提示即可生成並分享遊戲

Google 10 月 7 日推出實驗性遊戲平台 Playground,使用者通過對話式介面輸入文字提示即可建立、試玩和分享自訂遊戲,無需程式設計經驗。Playground 基於瀏覽器,手機和筆記本都能玩,作品可保持私密、生成分享連結或發布到 Explore 畫廊,畫廊遊戲經安全稽核,並支援排行榜與部分品類的多人玩法。該平台今日面向美國 18 歲以上使用者開放,建立權限按 Google One 會員等級分級放開;與 Unity Spark 的整合正在測試,封閉 beta 即將推出。

機器之心● 精選AI 評分83

崑崙萬維開源 Matrix-Game 4.0:單張 RTX 5090 即時跑 AI 遊戲

崑崙萬維發布並開源 Matrix-Game 4.0,稱其為全球首個可在消費級顯示卡上即時執行的影片大模型遊戲。基於 Wan2.2 5B 改造,單張 RTX 5090 上以 480p 實現 60 FPS 遊戲執行,按鍵到畫面端到端延遲低於 150ms,1 步去噪穩態生成 83 FPS,視訊記憶體峰值約 18.5 GiB。作為對比,輝達同期 StreamRender-H3 需 8 張 GB200,互動延遲約 500ms。開源內容包括模型權重和可由開發者直接修改、擴充套件的遊戲程式碼。