发布一个新的“代理审稿人”用于研究论文。我开始将其作为周末项目进行编码，而@jyx_su让它变得更好。 我受到了一位学生的启发，他的论文在3年内被拒绝了6次。他们的反馈循环——每次等待约6个月的反馈——是痛苦的缓慢。我们想看看代理工作流程是否能帮助研究人员更快地迭代。 当我们在ICLR 2025的评审上训练系统并在测试集上测量斯皮尔曼相关性（越高越好）时： - 两位人类审稿人之间的相关性：0.41 - AI与人类审稿人之间的相关性：0.42 这表明代理审稿正在接近人类水平的表现。 该代理通过搜索arXiv来为其反馈提供依据，因此在像AI这样的领域中效果最佳，因为研究在这里是自由发布的。这是一个实验工具，但我希望它能帮助你进行研究。 在这里查看：

在听了哈里的多期20VC播客后，能出现在节目中真是很有趣。我们讨论了人工智能采用中的瓶颈、美中地缘政治、还有哪些机会可以继续开发（简而言之：很多），以及更多内容！

我刚从 AI Dev x NYC 回来，这是一个 AI 开发者会议，我们的社区聚集在一起，进行一天的编码、学习和交流。房间里的氛围热烈！在上一次在旧金山的 AI Dev 会议上，我与 Kirsty Tan 会面，并开始与她合作，成立了我们的 AI 顾问公司 AI Aspire。面对面的会议可以激发新的机会，我希望未来几个月会有更多关于在 AI Dev x NYC 开始的故事！ 此次活动充满了关于与 AI 编码、代理 AI、上下文工程、治理以及在初创公司和大型企业中构建和扩展 AI 应用程序的讨论。但我带走的主要印象是，尽管在更广泛的世界中对 AI 存在悲观和乐观的混合情绪，但我们这个领域几乎普遍充满了乐观。 例如，许多企业尚未让 AI 代理实现显著的投资回报率，一些 AI 怀疑论者引用了一项麻省理工学院的研究，称 95% 的 AI 试点项目失败。（顺便说一下，这项研究存在方法论缺陷，使得这个病毒式的标题具有误导性；请参见原帖中的链接。）但在 AI Dev 上，有许多负责成功和快速增长的 AI 应用程序的团队。与其他开发者交谈时，我意识到，由于 AI 在企业中的渗透率较低，(a) 许多企业尚未让 AI 实现显著的投资回报率，同时 (b) 许多熟练的 AI 团队开始实现显著的投资回报率，并看到成功的 AI 项目数量迅速上升，尽管起点较低。这就是为什么 AI 开发者对未来的增长持乐观态度。 多位参展商告诉我，这是他们很久以来参加的最佳会议，因为他们能够与真正的开发者交流。一位告诉我，许多其他会议似乎都是浮夸的，而 AI Dev 的参与者则具有更深的技术理解，因此对尖端技术的细微差别感兴趣并能够理解。无论讨论是关于代理工作流的可观察性、AI 编码的上下文工程细微差别，还是关于 RL 训练 LLM 的健身房扩散将持续多久的辩论，房间里都有深厚的技术专长，让我们共同展望未来。 对我来说，一个特别的时刻是当 Nick Thompson 主持一个与 Miriam Vogel 和我一起的讨论小组时，询问关于治理的问题。我回答说，美国最近对移民的敌对言论是其做出的最糟糕的举动之一，观众中许多人鼓掌。Nick 在一段视频中谈到了这一时刻（原帖中有链接）。 我很高兴在 AI Dev 上见到了许多人，感谢所有到场的人以及我们所有的演讲者、参展商、赞助商、志愿者和活动工作人员。我唯一的遗憾是，尽管我们将此次活动的规模与上次旧金山的活动相比扩大了 3 倍，但由于场地无法容纳更多的与会者，我们不得不限制票数。 尽管现在有如此多的工作在线上进行，但面对面的活动是特别的，并且可以成为个人和项目的转折点。我们计划在 2026 年 4 月 28-29 日在旧金山举办下一个 AI Dev，期待这次会议能帮助激发更多的分享和联系。