Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Andrew Ng
Medgründer av Coursera; Stanford CS adjunkt fakultet. Tidligere leder av Baidu AI Group/Google Brain. #ai #machinelearning, #deeplearning #MOOCs
Nytt kurs: Building Coding Agents with Tool Execution, undervist av @tereza_tizkova og @FraZuppichini fra @e2b.
De fleste AI-agenter er begrenset til forhåndsdefinerte funksjonskall. Dette korte kurset lærer deg å bygge agenter som skriver og kjører kode for å utføre oppgaver, og får tilgang til hele programmeringsspråkøkosystemer i stedet for å være begrenset til et fast sett med verktøy.
Du vil lære å kjøre agentgenerert kode trygt i sandkassebaserte skymiljøer som beskytter systemene dine mot skadelige operasjoner.
Ferdigheter du vil tilegne deg:
- Bygge agenter som skriver og kjører kode, håndterer filer og håndterer feil autonomt gjennom tilbakemeldingssløyfer
- Kjør agentkode trygt i E2B skysandkasser og forstå avveininger mellom lokal, containerisert og skybasert utførelse
- Lag en dataanalytikeragent som utforsker visualiserte data med pandaer
- Opprette en fullstack-agent som bygger komplette Next.js webapplikasjoner
Bli med og bygg agenter som koder seg gjennom komplekse oppgaver:
175,38K
NeurIPS mottok 21 575 innsendte artikler i år. Vår Agentic Reviewer, som ble lansert forrige uke, har nettopp passert dette i antall innsendte og vurderte artikler. Det er tydelig at agentisk papirgjennomgang er kommet for å bli og vil ha stor effekt!

Andrew Ng25. nov. 2025
Lanserer en ny "Agentic Reviewer" for forskningsartikler. Jeg begynte å kode dette som et helgeprosjekt, og @jyx_su gjorde det mye bedre.
Jeg ble inspirert av en student som fikk en oppgave avvist seks ganger over tre år. Deres tilbakemeldingssløyfe – å vente ~6 måneder på tilbakemelding hver gang – var smertefullt langsom. Vi ønsket å se om en agentisk arbeidsflyt kan hjelpe forskere med å iterere raskere.
Da vi trente systemet på ICLR 2025-gjennomganger og målte Spearman-korrelasjon (høyere er bedre) på testsettet:
- Korrelasjon mellom to menneskelige vurderere: 0,41
- Korrelasjon mellom AI og en menneskelig vurderer: 0,42
Dette tyder på at agentisk gjennomgang nærmer seg menneskelig ytelse.
Agenten forankrer tilbakemeldingen sin ved å søke i arXiv, så det fungerer best i felt som AI hvor forskning publiseres fritt. Det er et eksperimentelt verktøy, men jeg håper det hjelper deg med forskningen din.
Sjekk det ut her:

321K
Lanserer en ny "Agentic Reviewer" for forskningsartikler. Jeg begynte å kode dette som et helgeprosjekt, og @jyx_su gjorde det mye bedre.
Jeg ble inspirert av en student som fikk en oppgave avvist seks ganger over tre år. Deres tilbakemeldingssløyfe – å vente ~6 måneder på tilbakemelding hver gang – var smertefullt langsom. Vi ønsket å se om en agentisk arbeidsflyt kan hjelpe forskere med å iterere raskere.
Da vi trente systemet på ICLR 2025-gjennomganger og målte Spearman-korrelasjon (høyere er bedre) på testsettet:
- Korrelasjon mellom to menneskelige vurderere: 0,41
- Korrelasjon mellom AI og en menneskelig vurderer: 0,42
Dette tyder på at agentisk gjennomgang nærmer seg menneskelig ytelse.
Agenten forankrer tilbakemeldingen sin ved å søke i arXiv, så det fungerer best i felt som AI hvor forskning publiseres fritt. Det er et eksperimentelt verktøy, men jeg håper det hjelper deg med forskningen din.
Sjekk det ut her:

626,99K
Topp
Rangering
Favoritter
