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近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
刚刚，翁荔（Lilian Weng）又更新博客了！距离她上一次更新《谨慎对待 Scaling Law》还不到 10 天。这一次，她书写的主题是当前大热的 Harness Engineering，聚焦的正是当下 AI 研究最前沿一个环节：当模型本身的智能已经足够强大时，真正决定它能走多远的，或许是包裹在模型外面的那层「Harness」也就是负责编排模型思考、调用工具、管理上下文、评估结果的那套系统。
刚刚，翁荔（Lilian Weng）的博客 Lil'Log 终于更新了！要知道，自从她联合创立了 Thinking Machines Lab 之后，她那让许多人受益良多的博客就鲜少更新了——距离她上一次更新，已经过去了 13 个月。
OpenAI 前 CTO Mira Murati 和前应用研究负责人翁荔（Lilian Weng）创立的 Thinking Machines Lab，也就是 TML，刚刚发布了一个叫「Interaction Models」的研究
AI再也不是“回合制”了。Thinking Machines Lab（以下简称TML）发布首个模型，让实时交互能力成为模型原生能力。联合创始人翁荔出镜演示。
又给算力又投资，英伟达又有一大笔资源砸向了Mira的初创公司。
陈丹琦首次转身工业界，第一站就选择Mira初创的理由找到了—— 有个赛友也在这儿，还足足“潜伏”了一年之久。
百万年薪急招一名高管！
今天要讲的On-Policy Distillation（同策略/在线策略蒸馏）。这是一个Thinking Machines整的新活，这个新策略既有强化学习等在线策略方法的相关性和可靠性；又具备离线策略（Off-policy）方法的数据效率。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”