我不認為大家都知道 @istoica05 和加州大學伯克利分校的研究社群在通過研究和開源技術塑造科技方面扮演了多麼重要的角色。 舉幾個最近的開源技術基礎例子，Ion 和他的學生們創建了 Apache Spark、Ray、vLLM 和 SGLang。許多公司依賴這些項目。 對於任何懷疑學術界在推動進步中能夠發揮的作用的人，花一些時間與這個團體相處。你會感受到這一點。

有趣的開源項目，旨在模擬數萬個代理以建模社會互動（使用 @raydistributed）。 「實驗表明，該框架可以支持30,000個代理的模擬，速度快於實際時間。」

模型只想要概括。 在過去幾年中，我們一直在推進視頻可控性的邊界，發布了新的模型和技術，用於修補、擴展、分割、風格化、關鍵幀、運動和相機控制。 Aleph是一個單一的上下文模型，可以同時解決所有這些任務，以及其他任務（例如新視角合成），在許多情況下無需特定任務的訓練。 參考的配方繼續有效，並達到了新的高度。

每個人都在談論語音模式（經過打磨後）將成為AI的一個主要用戶體驗解鎖，這是正確的。 同樣重要的前沿是AI群聊，這是目前沒有人觸及的領域。那裡有很多艱難的產品挑戰需要解決，但一旦我們做對了，就很難想像沒有它的AI。

我開始閱讀這個討論串，然後因為試著解決數學問題而分心。這是一個很棒的問題，思考起來非常有趣。我強烈建議你拿出一張紙，畫一些三角形，試著解決它。

恭喜 @pcmoritz，@anyscalecompute 的共同創辦人，獲得 #ICML2025 的「永恆之測試」榮譽提名！

當之無愧!

恭喜 @pcmoritz!

恭喜我的出色共同創辦人 Philipp Moritz (@pcmoritz) 和傳奇人物 John Schulman、Sergey Levine、Pieter Abbeel 以及 Michael Jordan，今天在 ICML 2025 獲得了「時代考驗榮譽提名」！ 因為他們創造了 TRPO。這是在強化學習（Atari、Mujoco、AlphaGo 等）之前的興奮浪潮中完成的。現在，隨著 LLM 和推理模型的回歸，強化學習比以往任何時候都更具影響力！該領域在很大程度上已經標準化為 TRPO 的變體。 @pcmoritz @johnschulman2, @svlevine, @pabbeel

我最近問了一位朋友，為什麼為 AI 代理構建搜索引擎與為人類構建搜索引擎有所不同（這個答案在我第一眼看來並不明顯）。 我注意到的一個見解是，代理的搜索引擎可以更具可控性。人類不會寫一頁長的描述來說明他們在尋找什麼，而 AI 代理會。它可以對它正在搜索的精確事物變得非常非常具體。