AI信息差
现在张嘴不说Vibe，都不适合在AI圈待了？
作者_｜summer 邮箱｜_huangxiaoyi@pingwest.com 过去一个月，你听到了多少次Vibe？ 如果你关注AI的各种动态，那应该比你过去N年听到的次数都多。 从Vibe Coding，再到Vibe Marketing、Vibe Investing……“Vibe”正在成为 AI 圈的一种Vibe。 有人把它当作技术普及化的福音，让普通...
Meta 联手运动老炮 Oakley，AI 眼镜杀入专业赛道
作者_｜陆 邮箱｜_xiaoyu@pingwest.com “嘿 Meta，谁是最快的球员？”——足球巨星姆巴佩戴着白金色镜架的 Oakley Meta HSTN 明知故问道。 图源：Meta 6月20日，科技巨头 Meta 与运动品牌 Oakley 合作的首款 AI 智能眼镜 Oakley Meta HSTN 正式亮相。距离 2023 年雷朋联名款引爆...
月之暗面发布了 Kimi-Researcher
月之暗面发布了 Kimi-Researcher，这是一个擅长多轮搜索和推理的 AI Agent（简单理解：适合写论文和报告）。官方数据每个任务重平均会进行 23 步推理，并探索超过 200 个 URL，最强的点是——它在 Humanity’s Last Exam 上取得了 26.9%的 Pass@1 分数，与 Gemini Deep Research 一样的...
腾讯祭出开源核弹！LeVo音乐生成模型，媲美Suno，支持零样本风格迁移，歌词完美匹配
音乐生成领域迎来重磅突破！腾讯AI Lab最新开源了一款高保真音乐生成模型：LeVo。 近年来，大型语言模型（LLMs）和语音模型的进步显著提升了音乐生成，特别是在歌词到歌曲的生成方面。 然而，现有方法在歌曲的复杂结构和高质量数据的稀缺性上仍面临挑战，导致音质、音乐性、指令遵循和声乐-乐器和谐方面的局限性。 所以为了解决这些挑战，腾讯AI实验室引入了 Le...
持续学习的 python 文本分类器——adaptive-classifier
这个分类器最大的特点是允许动态添加新类别并从示例中持续学习，不需要大改。非常适合有不断为新文章分类并且类别还在不断增加的场景，比如你正在构建一个内容社区，或者给自己的笔记系统分类。作者上传了 pip 包, 直接 pip install adaptive-classifier 就能用。 参考文献： [1] 地址：https://github.com/co...
MistralAI新模型：Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
MistralAI 刚发布了新模型—— Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506。从跑分上看文本能力有巨大的提升：包括指令遵循，聊天，语气等。不过性能上没啥大变化，MMLU Pro 提升了大约3%，GPQA-Diamond 提升了不到0.5%，SImpleQA提升了大约2%。 目前 MistralAI 的模型最大的用处应该还是自...
Sam Altman:即将推出远超预期的开源模型，ChatGPT记忆功能正在实现《Her》的愿景
Sam Altman在旧金山AI创业学院与YC CEO 进行了一场对话，深入探讨了OpenAI的未来、AGI的终极愿景以及他对下一代技术浪潮的思考 在这次对话中，Altman释放了一个重磅消息：OpenAI即将发布一个“远超预期”的开源模型，其强大的本地运行能力将“让所有人大吃一惊”。此外，他还分享了创立OpenAI初期面对的巨大挑战，首次披露了曾收到马...
罗永浩：梁文锋建议我「靠嘴吃饭」，我想做个播客帮助科技创业者
两位 AI 创业者，独响创始人王登科、Fellou 创始人谢扬，和罗永浩同台。 「还记得 TNT 吗？」老罗问他们。 当时王登科带着团队在鸟巢现场，谢扬在线上看了直播。 「TNT 虽然是一个臭名昭著的失败例子，」罗永浩说，「但是锤子最后卖掉的时候，四个潜在的买家里三家都是因为 TNT 才来谈的。如果没有 TNT 的话，那公司就只能原地解散了。」 可惜 T...
年营收超3900亿！杭州发重磅AI政策20条：最高补助5000万
目标到今年年底，全市投向人工智能的产业基金组建规模突破1000亿元。 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西6月21日报道，6月20日，杭州市人民政府门户网站发布《杭州市人民政府关于印发杭州市加快建设人工智能创新高地实施方案（2025年版）的通知》（以下简称《实施方案》）。 根据《实施方案》，杭州市到2025年底的主要目标包括： 全市投入...
知识储备≠模型能力！DeepMind强化学习微调：大幅缩小「知行差距」
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。 大语言模型的知识储备要远远超越任何一个人类，在各种领域、应用场景下都展...