.@ExtendHQ's API /edit mới cho phép điền vào bất kỳ PDF nào. Nó đã được các công ty F500 sử dụng để tự động hóa ngay cả những bố cục tài liệu phức tạp nhất.

Chúc mừng @triggerdotdev về vòng gọi vốn Series A trị giá 16 triệu đô la! Việc tạo mẫu AI thì dễ, nhưng xây dựng các tác nhân đạt tiêu chuẩn sản xuất thì khó. xử lý độ tin cậy, mở rộng, phối hợp và quan sát—đã cung cấp hàng trăm triệu lần thực thi tác nhân mỗi tháng cho hơn 30.000 nhà phát triển.

ARC-AGI đang định nghĩa lại cách đo lường tiến trình trên con đường đến AGI - tập trung vào lý luận, tổng quát hóa và khả năng thích ứng thay vì ghi nhớ hay quy mô. Tại NeurIPS 2025, @sdianahu của YC đã ngồi xuống với Chủ tịch @arcprize @GregKamradt để tìm hiểu lý do tại sao hầu hết các tiêu chuẩn AI đều thất bại, cách ARC-AGI tiết lộ giới hạn của các mô hình hiện tại, và tại sao việc đo lường trí thông minh có thể khó hơn việc xây dựng nó. 00:11 — ARC Prize là gì và tại sao nó tồn tại 00:38 — Định nghĩa AGI của François Chollet 01:48 — ARC-AGI Thực Sự Kiểm Tra Điều Gì 02:25 — Khi nào LLMs Thất Bại trong Tiêu Chuẩn ARC 03:38 — ARC-AGI Trở Thành Tiêu Chuẩn 04:49 — Dương Tính Giả trong Tiến Trình AI 06:06 — Sự Tiến Hóa của ARC-AGI 08:55 — Đo Lường Trí Thông Minh vượt ra ngoài độ chính xác 10:25 — Điều gì xảy ra nếu một mô hình giải quyết được ARC-AGI?