Cohere 用 AI 助人改善生活

美食很棒。短暂飞往纽约、德国和伦敦。Geoffrey Hinton。 据 @CNN 报道，多伦多机遇众多，正迅速成为领先的 AI 中心。我们自 2019 年起就在这里建设。名副其实，并非新事 🇨🇦

Cohere 发帖回顾，2017 年提交 Transformer 架构的团队当初只希望获得数百次引用，如今该论文已被引用 281，654 次，被视为下一场工业革命式变革的催化剂。文中引用 Aidan Gomez 的说法称那是"富有成效的 4 个月"，并附有一段视频。

你是如何从破解 PlayStation 一路走到加拿大领先大语言模型公司 CEO 的？去多伦多大学。 "当你进入@多伦多大学，你就是在 AI 中成长起来的。"--@aidangomez

数学家 Tristan Buckmaster 指控 OpenAI 施压、拒绝其合作者 Levent Alpöge（任职于 Anthropic）署名，且可能用两人上传到 Codex 的草稿训练模型，称其为绝对学术不端。

Hugging Face 联创 Thomas Wolf 回应 OpenAI 用下一代模型（强于 GPT-6 Astra）的 agent 群组证明 Navier-Stokes 千禧年问题猜想为假的结果，称其令人印象深刻。

Sam Altman 发文回应与 Anthropic 一方围绕 Euler/Navier-Stokes 证明发布的争议，称对方只有 Euler 结果、双方协调失败，并称对方以抄袭指控相威胁。

Emad Mostaque 转发 OpenAI 的公告并评论称这是迈向 ASI 的里程碑事件。OpenAI 宣布由一组智能体使用显著强于 GPT-6 Astra 的下一代模型，给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个 blow up 解，该问题涉及三维光滑流体运动的描述是否会崩溃，约 90 年未解。

Noam Brown 就 OpenAI 宣布以智能体组合求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题发表看法，承认这次证明花费数百万美元，但认为成本会快速下降。

Anthropic 团队文章指出，优化 prompt cache 命中率、清除升级到前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 三个手段可在不牺牲性能的情况下降低成本。

特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与 Levent Alpöge 公开三项有限时间 blowup 结果，涵盖带光滑强迫的不可压缩多孔介质方程。