Software 2.0 Means Verifiable AI
量子计算 (QC) 和人工智能有一个共同点：都会犯错误。处理 QC 错误有两个关键： 去年我们在纠错方面取得了巨大进展。质量控制重点关注生成解决方案极其困难但验证解决方案很容易的问题。考虑对 2048 位素数进行因式分解 [...]
Implementing Vibe Proving with Reinforcement Learning
如何让法学硕士通过可验证的、逐步的逻辑进行推理（第 2 部分）这篇文章《利用强化学习实现 Vibe 证明》首先出现在《走向数据科学》上。
Beyond the US-China Axis: Why HBR is Right About the Future of Physical AI
普遍的说法表明，人工智能的未来是美国和中国之间的两匹马竞赛。然而，《哈佛商业评论》的最新分析强调了一个经常被忽视的关键转变：下一波创新不仅仅涉及云端的生成人工智能，还涉及地面的物理人工智能。《哈佛商业评论》将日本视为这一新格局中的新兴强国，并引用 Bear Robotics 作为主要案例研究。这种认可验证了我们每天看到的现实。虽然大型语言模型 (LLM) 可以编写代码或生成图像，但它们无法导航繁忙的仓库或提供餐桌服务。这需要物理人工智能智能系统能够在物质世界中感知、推理和行动。日本对机器人技术有着深厚的文化接受度和政府的协调支持，是这一发展的完美熔炉。这正是 Bear Robotics 积极扩
