实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建

EP.40智能体新增 · 待复核

EP.40(2025-06-13):下一个稀缺岗位可能是信息架构师。档案重建;6 个故事线 / 专题 · 29 个条目 · 讲到 6 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点,连到它讲到的机构、App、模型和人。

故事线与专题 6 个 · 点标题到页面上的那一节;摘要是页面自己的导语(档案重建的期里是话题)

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共 6 条
语音模型的中文终于正常了新版语音合成值得看一眼,原因很朴素:中文终于正常了。
EP.40 · 话题 01
用视频训练的世界模型,重点在「预测」这条线的定位很明确:第一个基于视频训练、并达到 SOTA 级别视觉理解与预测能力的世界模型,用途是机器人的零样本控制。
EP.40 · 话题 02
「鹈鹕骑自行车」这个榜可以退休了有人用「让模型画一张鹈鹕骑自行车的 SVG」跟了半年,这期做了回顾:
EP.40 · 话题 03
模型为什么会开始拍马屁前段时间某个版本特别会谄媚,被吐槽到官方回退,并专门写文章解释原因。
EP.40 · 话题 04
信息架构师关于新一代推理模型,这期的判断是:关键点已经不在模型本身够不够聪明,而在于它非常吃上下文——因为它能感知到自己的上下文够不够。
EP.40 · 话题 05
版本号跳到 26,和「为终局而设计」开发者大会上有一堆奇怪的小更新,最显眼的是所有版本号直接跳到 26。
EP.40 · 话题 06
共 6 条 · 数据 2026-11-04

条目 29 个 · 本期资料 29 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记

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EP.40本期资料o3-pro Model
EP.40本期资料Examples
EP.40本期资料God is hungry for Context: First thoughts on o3 pro
EP.40本期资料x.com ↗
EP.40本期资料Google Titans Model Explained : The Future of Memory-Driven AI Architectures | by Sahin Ahmed, Data Scientist | Medium
EP.40本期资料[2501.00663] Titans: Learning to Memorize at Test Time
EP.40本期资料@rohanpaul_ai:How much information do LLMs really memorize? Now we know, thanks to Paper by @AIatMeta, @GoogleDeepMind…
EP.40本期资料mcp.supermemory.ai
共 29 条 · 数据 2026-11-04

这一期讲到的机构、人、App 和模型 6 个 · 名称匹配(名字在标题里记「主角」,只在正文里记「提及」),待复核;按它们在这一期被讲到的条目数排

被讲到最多的(按故事线 / 专题 / 条目数)

Yann LeCun
1
OpenAI
1
Meta AI
1
Google
1
ChatGPT
1
AMI Labs(Yann LeCun)
1
共 6 条 · 数据 2026-11-04

机构 · 3

  • OpenAI公司 · 11 个模型 · 1 个 App
  • Google公司 · 11 个模型 · 6 个 App
  • AMI LabsWorld Model / JEPA · Paris + NYC
共 3 条 · 数据 2026-11-04

人员 · 1

  • Yann LeCun研究员 / 创始人 / 投资人 · 执行主席 · AMI Labs
共 1 条 · 数据 2026-11-04

App · 2

共 2 条 · 数据 2026-11-04

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