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这个AI炒股年化收益27.75%!用自进化Agent挖掘穿越牛熊的量化因子

这个AI炒股年化收益27.75%!用自进化Agent挖掘穿越牛熊的量化因子

这个AI炒股年化收益27.75%!用自进化Agent挖掘穿越牛熊的量化因子

在量化金融的底层,Alpha因子本质上是一段可执行的代码逻辑,它们试图将嘈杂的市场数据映射为精准的交易信号。

来自主题: AI技术研报
10485 点击    2026-02-12 10:34
GLM-5深夜官宣:Pony Alpha身份揭晓,编程能力逼近Claude Opus

GLM-5深夜官宣:Pony Alpha身份揭晓,编程能力逼近Claude Opus

GLM-5深夜官宣:Pony Alpha身份揭晓,编程能力逼近Claude Opus

2月11日深夜,智谱AI官宣新一代旗舰大模型GLM-5。之前在OpenRouter上神秘出现的"Pony Alpha",身份终于揭晓。据DoNews报道:Pony Alpha就是GLM-5的低调测试版。

来自主题: AI资讯
9726 点击    2026-02-11 23:00
破案了,Pony Alpha中国制造,小龙逆袭AI Coding

破案了,Pony Alpha中国制造,小龙逆袭AI Coding

破案了,Pony Alpha中国制造,小龙逆袭AI Coding

这两天,一款名为Pony Alpha的模型,凭借在Coding能力上的出色表现,一时间成为了AI圈内最火爆的名字。

来自主题: AI资讯
9205 点击    2026-02-11 12:33
GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力

GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力

GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力

不管Pony Alpha是不是智谱的,下一代旗舰大模型GLM-5都要来了。GLM-5采用了DeepSeek-V3/V3.2架构,包括稀疏注意力机制(DSA)和多Token预测(MTP),总参数量745B,是上一代GLM-4.7的2倍。

来自主题: AI资讯
9431 点击    2026-02-10 16:27
神秘模型「Pony Alpha」火了,被曝是GLM-5

神秘模型「Pony Alpha」火了,被曝是GLM-5

神秘模型「Pony Alpha」火了,被曝是GLM-5

马年未至,春节档新模型已经蓄势待发。

来自主题: AI资讯
7414 点击    2026-02-09 15:01
试了试新模型Pony Alpha,感觉似乎不够惊艳?!

试了试新模型Pony Alpha,感觉似乎不够惊艳?!

试了试新模型Pony Alpha,感觉似乎不够惊艳?!

这周真的特别期待,应该可以看到各路厂商神仙打架。这股战火,从周末就开始了。 除了字节发布的Seedance2.0以外,还有个神秘的模型Pony Alpha 也上线到OpenRouter了,已经看到很多网友们纷纷猜测到底是谁家的模型。

来自主题: AI产品测评
8755 点击    2026-02-09 11:12
全球首家无人公司开业!OpenClaw 24小时不休,疯狂碾压打工人

全球首家无人公司开业!OpenClaw 24小时不休,疯狂碾压打工人

全球首家无人公司开业!OpenClaw 24小时不休,疯狂碾压打工人

27岁独立开发者靠它月入数万,前市场经理睡觉时它写邮件赚钱,柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来,只是钱还没平均分。

来自主题: AI资讯
9584 点击    2026-02-08 20:22
Waymo联手DeepMind打造世界模型:基于Genie 3,让自动驾驶「脑补」罕见场景

Waymo联手DeepMind打造世界模型:基于Genie 3,让自动驾驶「脑补」罕见场景

Waymo联手DeepMind打造世界模型:基于Genie 3,让自动驾驶「脑补」罕见场景

刚刚,Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo,推出了最新世界模型 Waymo World Model,其基于 DeepMind 的 Genie 3 构建,在大规模、超真实自动驾驶仿真方面树立了全新的行业标杆。

来自主题: AI资讯
9671 点击    2026-02-08 12:09
人形机器人的真机强化学习! ICLR 2026 通研院提出人形机器人预训练与真机微调新范式

人形机器人的真机强化学习! ICLR 2026 通研院提出人形机器人预训练与真机微调新范式

人形机器人的真机强化学习! ICLR 2026 通研院提出人形机器人预训练与真机微调新范式

目前,人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是:这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠,并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进?

来自主题: AI技术研报
10731 点击    2026-02-08 11:56