@artemis 是最被低估的机构级研究之一，个人认为 下面是他们报告的链接

@k7agar 对 V-JEPA 2 世界模型的分析 深入探讨了使其能够以 65% 的成功率进行杯子抓取的架构 提到“语言目标问题”，即机器人能够理解它需要实现的目标，而无需展示图片/多张图片 探索去中心化方法将会很有趣 1. 世界模型生成“目标”的迭代 2. 去中心化验证网络对哪个被视为准确的“目标”进行投票，例如识别 BLT 三明治 链接如下

关于美国能源问题的深刻 @a16z 播客 亮点 • 需要留住员工以制造和运营核电厂 • 深入探讨不同的能源类型：太阳能及其优势，核能及其误解，风能及其缺点 • 能源消费的未来，以及帮助应对能源需求周期性变化的政策或进展（通过一天、季节） 节目最后分享了未来机会的见解 • 管理能源需求的 AI 软件 • 能源资源的去中心化协调 一个特别有趣的观点是天气可能是协调系统中的一个关键因素 一些在去中心化数据收集领域内建设的项目包括 • @nubilanetwork • @SkyX_Network • @WeatherXM

@rayvo_xyz 看起来真时尚

1/N 我很高兴地分享，我们最新的 @OpenAI 实验性推理 LLM 在人工智能领域实现了一个长期以来的重大挑战：在世界上最负盛名的数学竞赛——国际数学奥林匹克（IMO）中达到了金牌级别的表现。

我现在几乎和每个人交谈时都引用 @Citrini7 Citrini Research 是我们对话的精髓。

乐观的不确定性是多巴胺的最佳来源

无需充值。无需桥接。无需出售。 随时随地使用你的加密货币，正如它本身一样。 我们信任 @BrahmaFi 在 @BrahmaFi 中，我们看到了可组合金融的终极解锁。

遇到了我的工程师朋友，他说

构建者的一些经验教训： - 如果你正在构建基础模型，你最好迅速向上发展。 - 你必须捕捉并利用第一方数据来推动个性化。 - 你必须构建连接器，以便利用第三方数据进一步个性化，但这不会长久具有差异化——在即将到来的双边数据战争之后，这将变得更加困难（请参见下一期的《影响》）；-) - 你必须捕捉某种社交或专业图谱，以使推荐/算法对你拥有的数据更具相关性。 - 如果你的系统提示是你的护城河，你的日子就不多了。 - 你的上下文窗口必须越来越宽且越来越长，因为“个性化效果”在留存和产品驱动增长（PLG）方面是新的网络效应。 - 市场将在接口层面上赢得或失去，最终的接口最终由我们生活中的操作系统控制。对于消费者来说，这就是iOS和Android以及我们的浏览器（也许还有Meta和其他即将到来的？！）。对于企业来说，操作系统是我们在各个职能上的工作系统——那些重视设计并考虑上述所有经验教训的人将面临巨大的机会…