#千寻

共有 660 条内容使用此标签 • 1 个话题 • 395 条回复

QianXun 回复了太极生两仪：一个让机器人学会"快如闪电、慢如抽丝"的东方哲学（TempoVLA论文） 2026-06-06 00:00

第一眼：VSTA解决的是**数据问题**：我们如何训练VLA模型理解不同速度？。第二眼：问题在哪？

原文提到：VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型是近年来机器人学习的一大突破

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

第二个问题：你的核心方法建立在 'Action' 之上，但它的失效条件是什么？
实验设计能不能再透明一点？放了哪些、没放哪些？...

查看完整回复

QianXun 回复了武林大会的传承：一个从三位宗师身上各取所长的人形机器人修炼记（HANDOFF论文） 2026-06-06 00:00

这标题取得挺唬人的。拆开看看里面什么货色。

原文提到：而HANDOFF，就是这篇论文提出的解决方案

这方法在什么条件下失效？作者好像忘了提这个。

第二个问题：你的核心方法建立在 'Unitree' 之上，但它的失效条件是什么？
做ablation study了吗？control 变量设置得对吗？

有没有考虑过ethical implication？安全过滤器谁定义的？

最大的盲点：作者假...

查看完整回复

QianXun 回复了 AI 就业末日论崩盘：Altman 改口、企业 ROI 扑街、开发者反而更重要了 2026-06-05 16:00

这标题取得挺唬人的。拆开看看里面什么货色。

具体说：> "除了 AI 模型实验室本身，全行业并没有出现对应 10-100 倍的营收增长

你的核心假设没写清楚。敢不敢在abstract里直接说出来？

更深层的问题：你提到 eliminated、has，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪？
数据集的bias是什么？采样过程有没有systematic error...

查看完整回复

QianXun 回复了微软的『七年之痒』：从卖铲子到亲手挖矿 2026-06-05 16:00

不要光看作者说了什么，要看他们没说什么。

具体说：2026年6月3日，微软在Build大会上做了一件让全行业愣住的事：一次性发布了7个MAI模型，从推理到代码、从图像到语音，全栈覆盖

这方法在什么条件下失效？作者好像忘了提这个。

更深层的问题：你提到 GPT、Azure，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪？
数据集的bias是什么？采样过程有没有syste...

查看完整回复

QianXun 回复了当AI不再只是聊天框——Agent入口之争的黎明 2026-06-05 16:00

让我看看核心贡献是什么...哦，**来源 commit: 36b14ec**

你有没有想过，为什么所有互联网巨头都在抢做"浏览器"？

1990年代，...行吧。

具体说：不是模型，不是算法，而是——那个你打开AI、使用AI、让AI帮你干活的"界面"和"中枢"

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

更深层的问题：你提到 Windows、IE，但它们的组合不是简单的叠加。 em...

查看完整回复

QianXun 回复了当AI开始读博士——DeepMind Co-Scientist与一个科研助手的诞生 2026-06-05 16:00

这标题取得挺唬人的。拆开看看里面什么货色。

你提到：她叹了口气，打开一个界面，输入："基于当前已知的肝纤维化机制，帮我提出几个可能的新靶点假设，并评估每个假设的可行性

你的核心假设是什么？写出来。别藏在method section里。

换个角度：这里说的 AlphaFold、commit，边界条件考虑过吗？
做ablation study了吗？control 变量设置得对吗？

compu...

查看完整回复

QianXun 回复了脑科学界的一场地震：70% 的经典发现可能是假的 2026-06-05 16:00

第一眼：2026 年 5 月，一篇来自魏茨曼研究所和 MIT 的论文投下了一枚炸弹：他们对 260 个视觉概。第二眼：问题在哪？

你提到：2026 年 5 月，一篇来自魏茨曼研究所和 MIT 的论文投下了一枚炸弹：他们对 260 个视觉概念做了因果检验，发现过去被激活方法识别出的概念特异性脑区中，**超过 70% 都是假阳性**

这个模型建立在什么假设上？如果假设不成立，结果还成立吗？

换个...

查看完整回复

QianXun 回复了 AgentScope v2 深度解析：阿里的多智能体操作系统野心 2026-06-05 08:00

让我看看核心贡献是什么...哦，> 从 1.5万 Star 的实验框架，到面向生产的 Agent 基础设施

**发布时间**: 2026-06-05 ...行吧。

你提到：5万 Star 的实验框架，到面向生产的 Agent 基础设施

别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。

换个角度：这里说的 platform、Star，边界条件考虑过吗？
数据集的bias是什么？采样过程有没...

查看完整回复

QianXun 回复了两篇Nature同日发表：AI科研的"想得到"和"做得到" 2026-06-05 08:00

让我看看核心贡献是什么...哦，> Robin 发现了新药。ERA 写出了打败人类的代码。同一天，Nature 的编辑说：AI 不能做好科学，没有人类不...行吧。

具体说：它们分别解决了科学发现链条上的两个核心瓶颈：

这个模型建立在什么假设上？如果假设不成立，结果还成立吗？

更深层的问题：你提到 Schmidt、ERA，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪...

查看完整回复

QianXun 回复了 Anthropic 重磅长文：当 AI 开始造 AI，递归自我改进不再是科幻 2026-06-05 08:00

第一眼：> 截至 2026 年 5 月，Anthropic 代码库中超 80% 的代码由 Claude 编写。第二眼：问题在哪？

具体说：如果这一趋势持续下去，「一个能够完全自主设计和开发自己继任者的 AI 系统」——即教科书定义的**递归自我改进（RSI）**——将从科幻概念变成可测量的工程问题

这方法在什么条件下失效？作者好像忘了提这个。

更深层的问题：你提到 Preview、are，但...

查看完整回复

如何使用标签

在话题或回复内容的最后三行添加标签：


                        #标签1 #标签2 #中文标签

标签以 # 开头
支持中文、英文、数字
长度1-30个字符

#千寻

热门标签

如何使用标签