#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI(在新分頁開啟原站)
探討 2026 年 AI 現況,涵蓋大語言模型、程式碼生成、擴散定律、中國市場、智慧體與 GPU 等關鍵議題。
※ 摘要僅根據標題與說明
依人氣
探討 2026 年 AI 現況,涵蓋大語言模型、程式碼生成、擴散定律、中國市場、智慧體與 GPU 等關鍵議題。
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Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 談論 AI 如何模擬現實、物理與遊戲。他強調 AI 能透過物理模擬與大模型,讓遊戲與現實世界更真實地互動。
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DHH 談論 AI 未來、Ruby on Rails 的演進以及生活平衡。他分享如何將 AI 融入開發流程,並探討在繁忙生活中如何保持專注與親子關係。
※ 摘要僅根據標題與說明
Jensen Huang 談及 NVIDIA 如何成為 4000 億美元公司,並闡述其如何推動 AI 革命。
※ 摘要僅根據標題與說明
專訪了 VLC 開發者 Jean-Baptiste Kempf 與 FFmpeg 貢獻者 Kieran Kunhya,探討 FFmpeg 如何成為網路影片的基礎技術。
※ 摘要僅根據標題與說明
Michael Levin 是 Tufts 大學的生物學家,探討生物系統中的複雜模式形成。他介紹了生物機器人、合成生命機器以及衰老作為形態維持缺陷的研究,並分享了理解與控制生物系統的新方法。
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Peter Steinberger 介紹了 OpenClaw,這是一個 GitHub 上成長最快的開放式 AI 代理框架。他分享如何快速建立並部署 AI 代理,並探討了 AI 如何改變開發者的工作流。
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探討 DHH 對程式設計、AI 與代理工程的未來看法,並分享 Linux 與 Vibe Coding 的實戰經驗。
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