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AI信息差

20年物理疑云消散!「μ子异常」最新实验未发现显著偏差,标准粒子模型屹立不倒

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一度轰动物理学界的「μ子异常」,凉了。 美国费米实验室公布的最新实验结果显示: 尽管在2021年,研究人员发现μ子的磁性超出理论预测0.1%,令粒子物理标准模型笼上一朵阴云。 但他们的「最终」测试结果指出,并未发现新的显著偏差。 也就是说,一切仍与标准模型相符,此前被认为可能颠覆粒子物理学的「异常」并不成...

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1.93bit版DeepSeek-R1编程超过Claude 4 Sonnet,不用GPU也能运行

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1(0528),编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet? 最新优化版R1在编程榜单aider上取得了60%的成绩,不仅超过了Claude 4 Sonnet的56.4分,也超过了1月版的满血R1。 并且aider是一个接近现实软件工程任务的榜单,不是...

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菜鸟已在整备内部研发能力,发力物流作业机器人研发和应用|快讯

文| 杨柳 菜鸟方面6月10日告诉南都记者,菜鸟已在整备内部现有研发能力,计划增强物流作业机器人的研发和应用效率。 作为阿里巴巴旗下的电商物流公司,菜鸟在智能仓储和自动化设备的研发应用上早有布局,建设智能机器人仓库。2021年,菜鸟曾成立物流科技事业部,关注生产、仓储、分拨等环节的自动化升级与数字化改造,并对外提供智慧物流软硬件解决方案。 在物流科技出海方...

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AI内容检测屡屡“翻车”?实测十款工具,这几个把老舍原作误判为AI

文| 张雨亭 设计| 何欣 《滕王阁序》是AI生成的?近日,AI检测工具屡屡爆出“翻车”的新闻,如《荷塘月色》被标注“62.88%AI率”,《三体》片段被标红警示,引发公众对AI检测工具科学性的热议。 为探究AI检测工具的识别能力与技术原理,南方都市报、南都大数据研究院选取了国内10款热门的文本、图片AIGC检测工具进行了抽样测评。结果显示:文本检测工具中...

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小红书开源首个大模型!

小红书开源了首个大模型dots.llm1,小红书方面告诉《科创板日报》,dots.llm1是一个1420亿参数的混合专家模型(MoE),在推理过程中仅激活140亿参数,能保持高性能的同时大幅度降低训练和推理成本。此外,dots.llm1.ins在预训练阶段使用了11.2万亿的非合成数据,最终性能与阿里Qwen3-32b相比,在中英文、数学、对齐任务上表现...

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蚂蚁集团开源的Ming-Lite-Omni:多模态大模型的“全能王”,你不可不知!

随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型逐渐成为研究和应用的热点。蚂蚁集团开源的Ming-Lite-Omni模型以其强大的多模态感知和生成能力,为AI领域带来了新的突破。本文将详细介绍Ming-Lite-Omni的技术原理、功能特性、基准测试表现以及应用场景,并通过实践案例展示其部署和使用方法。 一、项目概述 Ming-Lite-Omni是由蚂蚁集团开源...

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苹果 WWDC 2025:iOS 26 全面换脸,Siri 却继续沉默

从 UI 到 AI,从 Liquid Glass 到 Apple Intelligence,今年的 WWDC 2025 没有硬件大招,却是苹果美学重构和端到端、本地化 AI 的转折年。 这篇文章,是我对这场大会的第一时间记录与理解。 苹果今天凌晨的 WWDC 2025,说实话,和预期的,有点像,又不太像。 像的是,它确实祭出了一波大杀招:Liquid G...

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强的离谱!CNN杀疯了

❓当传统CNN遭遇算力瓶颈,神经压缩技术如何将模型缩小50倍 ❓液态网络如何模仿人脑实现毫秒级动态响应 ❓边界注意力怎样突破医疗影像的亚毫米级分割极限 如果你对深度学习感兴趣,尤其是卷积神经网络(CNN)和注意力机制的前沿发展,那么这场直播课绝对不容错过! 我邀请了电子科学与技术专业博士、顶刊审稿人陈老师, 在 今晚10日晚19点 ,带大家深入探讨深度学习...

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能写完第 5 个才叫真高手!5 个 AI Agent难度关卡 + 代码实操

在 AI Agent 的世界里,绝大多数人卡在入门阶段,一听说 “工具调用+大模型=智能体” 就觉得自己已经掌握了 Agent 的精髓。但事实是,你可能只停留在Level 1。 真正的强者,早已把智能体打造成会思考、会协作、有记忆、能自学的“准人类”系统。 这篇文章,就是要带你一层一层,攻克五个难度等级的 AI Agent 构建挑战。不空谈、不玄学,每一级都...

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真实场景下文档解析中的2大类8个常见问题:目录层级解析、布局检测、阅读顺序及长表格拼接

今天是2025年6月10日,星期二,北京,晴 我们继续回到文档解析话题,来看看在真实使用场景中,会出现哪些问题,例如ppocrv5模型的具体表现?布局检测的问题?阅读顺序的问题?文档背景的干扰问题?文档目录层级解析问题?长表格的拼接问题等等。 我们可以将其归并为文档解析处理中的检测问题和语义解析问题两大块内容,共计8个小问题。 一、文档解析处理中的检测问题 ...

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