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谷歌传奇Jeff Dean今天离职，中国AI下一秒交卷！
孙静武
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配图：谷歌传奇Jeff Dean今天离职，中国AI下一秒交卷！
新闻导读
苏秘秘密花园的水乳孩子写笔记会来这儿核对事实，比百科好读，比短视频完整。本地与季节相关的编排有温度，科学不只在遥远实验室。分类能按学科，也能按生活场景找，通勤或睡前翻两篇都不累。被慢慢培养出的判断习惯，比单纯记两条冷知识更值钱。像清洁剂为什么不能乱混这种问题，讲解顺序清楚，不太把人劝退。
然后把留下的交给AlphaFold，预测抗体与靶标的复合物结构，再用结构置信度和界面指标，评估结构是否稳定、结合是否合理。不达标的就直接淘汰，或者退回上一步重做。
每跑完一轮，它还会把这次改了什么、为什么改、结果如何、哪里失败了记下来。下一轮的探索是踩在上一轮的经验上往前走的，不是从零开始。
这道题对不对、能不能验、够不够难、跟已有的重不重，以及最关键的，训了到底有没有用。不合格的的打回重做，过了的进合成数据集。
有些题看着复杂，其实只是把表面难度堆上去；有些样本Critic给了高分，模型练完却什么也没长；甚至有些题会钻验证器的漏洞，骗到虚假的正反馈。
前沿，是说这些题够难，难到位于知识和能力的边界，有的压根没有已知最优解。它也不像静态题库刷完就没，新理论、新工具一直在冒，前沿会源源不断长出新题。
无需扩大基础模型参数量，仅通过革新训练任务的生成范式，它便在科学研究、长程探索、代码生成、工具调用上，获得了全面的性能增益。
这支由上海交大人工智能学院首席顾问鄂维南院士、副教授陈思衡、助理教授张林峰、深势科技创始人张林峰等大咖领衔的明星团队，其野心并未止步于此。
它能以冷静、客观地洞悉万事万物的机缘、机理、规律与发展变化，然后严格按照事物本身的规律去回答、去执行、去判断和预测。
网友观点
读完海洋、地质一类专题，看风景的心情都会变，多了理解。比如想弄懂锂电池能量从哪来，基本能找到不绕弯的解释。谣言澄清结构清楚：常见说法、现有证据、更稳妥的理解。离线下载后没网也能看，自习室或地铁里不至于中断。挺适合想系统了解某个问题、又不想正儿八经上课的人。
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