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⏩奥特曼惊呼奇点临近！95%人类饭碗将被AI抢走，2028年百万AI上岗
AGI的到来可能导致95%的工作被AI取代，专家预测到2028年将有百万AI上岗，未来经济将经历巨大的变革和风险，可能带来超增长或灾难性后果。
⏩首个由o1 pro指导诈骗案开庭！原告九成资产被骗，利用AI绝地反击
这篇文章报道了首个由OpenAI的o1 pro指导的诉讼案例，原告Steve Sokolowski因投资诈骗损失九成资产，无法支付起诉费用，最终选择利用AI进行法律诉讼。文章详细描述了案件的背景、原告如何利用o1 pro进行证据整理和起诉状撰写，以及AI在法律领域的应用潜力。通过与Gemini Experimental 1206的比较，o1 pro在理解案例法和预测辩护方面表现优越。文章强调了AI在法律行业中的平民化效应，展示了AI如何帮助普通人打破法律系统的障碍，具有较高的实用性和新颖性。
⏩多智能体强化学习算法评估Hard模式来了！浙大、南栖仙策联手推出
本文介绍了浙江大学与南栖仙策联合推出的多智能体强化学习新环境SMAC-HARD，该环境旨在解决现有算法在星际争霸多智能体挑战（SMAC）中评估的局限性。SMAC-HARD通过引入可编辑和随机化的对手策略，增强了智能体的训练挑战性，提升了模型的稳定性。文章详细阐述了SMAC-HARD的设计理念及其对现有MARL算法的影响，强调了在面对复杂对手策略时，智能体可能会收敛到次优解的现象。此外，黑盒测试的引入为评估算法的策略覆盖性和迁移能力提供了新的视角。该研究为多智能体系统的自博弈方法发展提供了重要的理论基础和实践指导。
⏩时隔6年，谷歌BERT终于有替代品了！更快更准更长，还不炒作GenAI
本文介绍了新型AI模型ModernBERT的发布，作为BERT的替代品，ModernBERT在速度、准确率和上下文长度上都有显著提升。该模型由Answer.AI和英伟达等研发，采用了近年来在大型语言模型方面的多项进展，特别是在架构和训练过程的更新。ModernBERT的上下文长度达到了8k个token，远超大多数编码器的512个token，且专注于实际应用，强调其在检索和分类任务中的有效性。文章还对比了仅编码器模型与仅解码器模型的优缺点，指出了仅编码器模型在许多科学和商业应用中的重要性，强调了其在推理成本和下载量上的优势，展示了ModernBERT在各类任务中的卓越表现。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/171629a6-152d-80df-87c5-f20304af0ad9
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。