AI信息差
让LLM自己上网搞科研！WebDancer实现DeepResearch级自主推理
作者介绍：本文作者来自通义实验室 RAG 团队，致力于面向下一代 RAG 技术进行基础研究。该团队的 WebWalker 工作近期也被 ACL 2025 主会议录用。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2505.22648 代码链接： https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent 视频： WebDa...
一张小卡片敢卖999？原来是智能体AI硬件
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 智能体AI硬件，长啥样？出门问问发布了其全球首款智能体AI硬件——TicNote。 TicNote是一个“随身AI思考伙伴”，支持录音转写、翻译、总结、问答，还能陪你聊天对话。 而且外观只有卡片大小，厚度仅3mm，可以通过磁吸保护套贴到手机背面，非常方便携带。 TicNote今年4月在海外上市，之后便...
999 元的 AI 录音卡片，是在重复造轮子吗？
一个沉迷智能硬件十多年，笃信 AI + 硬件将引发人机交互革命的创业者，一路走来被自己选的道路和信仰一次又一次带入坑里—— 当他满身泥泞爬出来之后，还会继续做硬件吗？ 对于李志飞，答案是肯定的。 这个一直在领先行业变革，产品却鲜少得到市场接受的创业者，再一次回到曾经黯然神伤的硬件赛道。 作为早在大模型爆红之前就做了早期研究和深度洞察，被好友评价为生成式 ...
OceanBase全面拥抱AI新进展：OB Cloud支持十亿级多类型向量数据，数十家企业实现AI应用落地
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型热潮席卷全球，越来越多企业拥抱AI变革。一个普遍却棘手的难题横亘在眼前： 强大的基座模型并非万能钥匙，如何让AI真正融入核心业务、解决实际问题并创造价值，成为从构想到落地的关键鸿沟。 模型易得，落地难行。这几乎是当前企业智能化转型的集体困境。 在此背景下，独立数据库厂商OceanBase宣布其云数据...
一天 15k 星，代码生成碾压 Claude，连 Cursor 都慌了？谷歌 Gemini CLI 杀疯了
编辑 | Tina 今天，谷歌正式发布了 Gemini CLI ，这是其 AI 助手在终端环境下的一个版本。这款工具的亮点在于其非常慷慨的免费使用配额：它支持每分钟 60 次、每天 1,000 次的模型调用。 免费配额“开挂”， 逼疯 Claude？ 继 2 月的 Claude Code 和 4 月的 OpenAI Codex CLI 之后，谷歌也在 6...
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
作者 | AICon 全球人工智能开发与应用大会 策划 | 罗燕珊 编辑 | 宇琪 Infra 虽然是看不见的“底座”，但它却承担着支撑整个大模型系统运行的重量。那么，Infra 工程师在日常工作中会遇到哪些真实需求与故障类型？开源 Infra 和国产卡适配训练推进过程中，又会遇到哪些难点和挑战呢？ 近日 InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目特别...
AI“读书”合法了：美法院最新裁定，无需作者同意，已购书籍可用于训练AI
不圆 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 无需原作者同意，AI可以用已出版书籍作训练数据了。 就在最新判决的诉讼中，美国法院裁决：允许Claude背后公司Anthropic在未经作者许可的情况下，使用合法购买的已出版书籍训练AI。 法院参考了美国版权法中的“合理使用”_（Fair Use）原则，认为AI训练属于“转化性使用”（Transforma...
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
RAG-Anything团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。 香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG-Anything，将碎片化的信息孤岛转化为结构化的知识网络，为智能多模态文档分析开辟了全新技术路径。 RAG-Anything...
MiniCPM 4.0：面壁智能开源的极致高效端侧大模型（小版本、低消耗、220倍极致提速！）
传统的大型模型往往需要高昂的计算资源和复杂的部署环境，限制了其在端侧设备上的应用。面壁智能推出的MiniCPM 4.0 端侧大模型，以其极致高效的性能和灵活的部署能力，为这一问题提供了全新的解决方案。 一、项目概述 MiniCPM 4.0 是面壁智能推出的一款极致高效的端侧大模型，旨在为端侧设备提供高性能、低资源消耗的语言模型解决方案。该模型分为 8B ...
Anthropic 最新研究：16 个主流模型集体“叛变”，AI 黑化实锤了
最近 Anthropic（开发 Claude 的那家公司）发布了一份颇为有趣的研究报告。 先上实验结果： 他们让 16 个主流大模型在模拟的办公场景里“扮演员工”，结果发现，绝大部分模型，在面对被“裁员”风险时，会主动选择用黑料勒索领导、泄露机密，甚至在设定中愿意放弃抢救高管来保全自己。 一句话总结：模型像人类一样“怕被换掉”，并愿意不择手段地活下来。 原来...