Sarah Guo:模型实验室与智能体实验室的分野
深度Latent Space2026年6月11日12 分钟阅读

No Priors 播客常客、著名投资人 Sarah Guo 在 Substack 上发表了一篇关于“智能体工程”的深度文章。她提出一个核心框架,区分了“可训练”与“不可训练”的能力,并指出真正的护城河在于那些无法被基准测试量化的、肮脏的集成工作。
觉得有用?分享给更多人

觉得有用?分享给更多人
Paul Christiano加入OpenAI基金会董事会,进入安全与安保委员会,参与新模型发布决策。他近期公开警告AI能力快速提升可能带来灾难性失控风险。
文章介绍了一种查询非结构化数据的系统,通过解析、索引和搜索引擎机制,将语义处理与结构化数据查询结合。方案强调了准确性与效率的平衡,适用于大规模文本与多模态数据。