John Platt 谈 Google ERA:用 Gemini 自动求解可打分的科学问题
Latent Space 访谈中,Google 的 John Platt 介绍了团队提出的 Empirical Research Assistance(ERA)。
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伦敦国王学院、复旦大学与 Alan Turing Institute 构建了 SocioHack 基准,包含 72 个沙盒社会环境,测试 AI 在信用卡积分、学校成绩等场景中"钻制度空子"的能力,RL 训练的 LLM 能以 61.25% 召回率和 90.85% 精确率重新发现历史上已被修补的漏洞策略。
Import AI 457 聚焦三项研究:SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys,它通过篡改内存中高精度计算软件(如 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID)的结果来破坏科研与工程计算。
Hugging Face 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》,基于平台数据回顾过去一年开源 AI 生态变化。
推荐理由:Hugging Face 用平台数据勾勒开源 AI 一年变化,中国模型下载占比与机器人数据集增长是两条主线。
Hugging Face 发布机器学习专家访谈,嘉宾 Margaret Mitchell 曾创立并联合领导 Google 伦理 AI 团队,现于 Hugging Face 制定伦理 AI 研究协议与包容性招聘体系。
Hugging Face 发文称机器学习正走向“代码化”,主张用软件工程与 DevOps 的成熟实践(版本管理、可复用、可测试、自动化、部署与监控)来构建生产级 ML 系统,即 MLOps。