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Anthropic 的 Fable 5 可根据单一提示生成视频游戏和复杂软件
Anthropic 发布了 Claude Fable 5，这是一个能够根据单一提示生成复杂软件和创意项目的新模型。AI 研究员 Ethan Mollick 通过创建包括 Snake 和 Strata 在内的多个视频游戏以及一张等时地图，展示了 Fable 5 的能力。Mollick 指出，Fable 5 的表现明显优于他测试过的其他公开模型，凸显了其在加速软件开发和创意事业方面的潜力。
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新启发式方法旨在提高双向搜索效率
两篇新研究论文提出了双向搜索算法的新型启发式方法。第一篇论文介绍了 BiXDFBnB，这是一种适用于最长路径问题的双向深度优先分支定界算法，旨在减少节点扩展并可能提高运行时间。第二篇论文提出了一类新的启发式方法，称为 front-to-attractors (F2A)，它通过使用一组较小的吸引子而不是评估对面边界上的所有状态，来提供 front-to-front 启发式方法的有效信息，同时显著降低计算开销。
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神经网络通过强化学习学会玩贪吃蛇
一个神经网络正在使用强化学习技术进行训练，以玩经典的贪吃蛇游戏。该项目托管在gradexp.xyz上，允许用户观察AI制定游戏策略的学习过程。