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我们已经习惯了这样的宣传:AI Agent 能浏览网页、操作软件、写代码跑程序,像一个数字员工一样替你干活。可一旦把任务从"帮我订张票"换成"帮我走完一整套报销...
gotree 是一个生物信息学工具包——大约 16000 行 Go 代码、40 多个命令。Epoch AI 的研究者把它的源码藏起来,只丢给 AI 一个能运行的...
1986 年,软件工程界的传奇 Frederick Brooks 写下那篇著名的《没有银弹》,断言软件复杂度没有一招制敌的解法。四十年后,Qwen 团队把这句老...
想象一下:屏幕里是一段 AI 生成的视频,但它不是放给你看的——你可以推着相机往前走、左转、抬头;走出门又退回来,刚才那间屋子还在原地;你打一行字"一只猫跳上桌...
过去两年,我们已经习惯了一种叙事:参数更多、数据更大、算力更猛,分数就更高。可越来越多人开始感到一种 "边际疲劳" ——继续把单个模型做大的回报,正变得既昂贵又...
设想你和一个 AI 助手聊了三个月。某天你问它:「我朋友 Caroline 七月那会儿在忙什么来着?」
当所有人都在比谁的模型更大、谁烧的算力更多时,蚂蚁 Inclusion AI 的这份技术报告反其道而行:它没有从零再训一个万亿参数模型,而是把一个已经训好的万亿...
我们已经习惯了大模型一个字一个字往外蹦。从 GPT 到 Llama,主流大语言模型走的都是同一条路——自回归(autoregressive):从左到右,一次只决...
过去两年,我们见证了一连串令人眩晕的纪录:AI 在数学竞赛里拿金牌,在编程评测里逼近人类顶尖,在一个又一个 benchmark 上把分数推到接近满分。
这个被称作 AGI(通用人工智能)的目标,已经从科幻话题,变成了全球最大几家 AI 机构口中"未来十年内"的具体路线图。
我们已经习惯了一种朴素的进步叙事:模型越大越聪明,参数越多越能干。可一旦你真把一个 AI Agent 丢进生产环境,很快会发现一个反直觉的事实——决定它成败的,...
Fable 5 的发布像一次压力测试:它测的不是模型跑分,而是人们还能不能信任一个越来越像基础设施的 AI 入口。
过去一天的高质量信号集中在三个方向:AI coding 开始从单次补全走向长周期工程代理,安全护栏从后台策略变成前台产品能力,资本继续把“物理世界里的 AI 自...
这轮 AI 最容易被讲成两种故事:一种说它会吞掉一切,另一种说它只是泡沫,已经露怯。
AI 正从单纯能力竞赛,进入“谁能把能力安全、便宜、可追责地分发出去”的阶段。Anthropic 把 Mythos 级能力拆成公开版 Claude Fable ...
AI 公司接下来的竞争会更少取决于谁的 demo 更炫,更多取决于谁能把算力、成本、权限、审计和分发入口一起管住。
现在谈大模型,最容易落入一个直觉:只要上下文更长、工具更多、架构再复杂一点,模型就会越来越像一个能长期共事的智能体。
同样是 100 万 token,有的模型只卖几美元,有的能卖到几十美元,价差能拉到三十多倍。
过去两年,几乎所有"图像生成加速"的论文都在卷同一件事:设计更精妙的蒸馏目标函数。轨迹对齐、一致性训练、对抗蒸馏、分布匹配……损失函数越写越复杂,仿佛只要公式足...
视频生成最容易被误解的地方,是大家总盯着“更长一点”“更清晰一点”“更便宜一点”。
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