搜索
在 AI 大模型席卷编程世界之前，很多开发者做 Side Project 靠的就是“死磕”：查文档、踩坑、调试，一个小游戏能折腾三个月。而如今，大模型不仅能写样例代码，还能帮你快速迁移业务逻辑、实现复杂规则。本文作者就用亲身经历对比了“没用大模型时花 3 个月 vs 用大模型只花 3 天”的真实差距。
近日，新西兰林肯大学（Lincoln University）的一门课程引发争议：因怀疑部分学生在作业中使用了生成式 AI 工具，任课教师决定让全班 100 多名学生重新接受线下考核。
就在刚刚，也许是目前最强的开源蛋白质结合剂AI设计工具，登上Nature。瑞士洛桑联邦理工学院、美国麻省理工学院等研究人员在Nature上发表了题为One-shot design of functional protein binders with BindCraft的论文。
近日，Physical AI 公司极佳视界宣布完成Pre-A&Pre-A+连续两轮数亿元融资。Pre-A 轮融资由国中资本领投，紫峰资本、老股东 PKSHA Algorithm Fund跟投；Pre-A+ 轮融资由中金资本、广州产投、一村淞灵、华强资本投资。
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
马斯克宣布了一个疯狂的计划，将在5年内实现5000万张H100的算力，这是什么概念？这将为人类带来怎样的影响？ASI能否在勇敢者的孤注一掷下现身？
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
近日，随着新一代大语言模型（LLM）的一波更新，开源大模型再次成为了热门讨论话题。软件工程师、自媒体 Rohan Paul 发现了一个惊人的现象：Design Arena 排行榜上排名前十几位开源 AI 模型全部来自中国。
面对AI淘汰焦虑，大量职场人出于生存焦虑主动自费购买AI工具，无数职场人正「自费上班」，从而开启一场「自我拯救」运动。这种现象催生出区别于传统To B和To C的全新赛道「To P」——To Professional。