AI信息差
美国新政：10年内禁止限制AI？
新智元报道 编辑：Aeneas 犀牛 【新智元导读】美国AI监管或将暂停10年！共和党议员在预算法案中加入条款，禁止联邦和州政府监管AI，同时计划拨款5亿美元推动AI商业化。硅谷欢呼「创新得救」，但反对者警告：DeepFake泛滥、数据隐私失控、环境问题加剧……这场监管与自由的博弈，究竟是AI的黄金时代，还是潘多拉魔盒的开启？ 一大早，美国AI圈沸...
意念操控 iPhone！苹果联手「首例 ChatGPT 脑植入」团队，大脑将成为你的输入法
苹果正试图让你「用脑子」刷 iPhone。 没错，不是比喻，是字面意思——动动脑子，就能操作 iPhone、iPad、Vision Pro 等数码电子产品。 根据《华尔街日报》的最新报道，苹果正在跟脑机接口公司 Synchron 合作开发一项新技术，目标是帮助让脊髓损伤或渐冻症（ALS）等患者用意念来操控 iPhone。 换句话说，你的脑袋将成为下一个输入法...
耳机只是开始，未来智能正在构建AI办公新入口
作者_｜陆 邮箱｜_xiaoyu@pingwest.com 2022 年 5 月，未来智能发布了旗下录音降噪会议耳机 iFLYBUDS Pro， 当时我们写了一篇名为《从今天起，你的iPhone可以通话录音了》的文章，向用户介绍了这款专为通话录音、会议记录而生的产品，在产品的生命周期中累计销售了 17 万台。 图源：未来智能 经过了 3 年产品的不断迭代...
首个，专攻点云上下文学习自适应采样！支持点级、提示级｜CVPR 2025
新智元报道 编辑：LRST 【新智元导读】MICAS是一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度采样方法，通过任务自适应点采样和查询特定提示采样，提升模型在点云重建、去噪、配准和分割等任务中的稳健性和适应性，显著优于现有技术。 3D点云处理（PCP）涉及多种任务，如分割、去噪、配准、重建等，传统方法通常是为每个任务设计专用模型，导致过程繁杂、成本高昂。...
硅谷活动实录 AI真正的战场在传统行业
作者_｜Jessica 邮箱｜_JessicaZhang@pingwest.com 当生成式 AI 的热度从实验室走向应用前线，问题也变得更加具体：AI 在传统行业到底怎么落地？门槛是否太高？它会不会只是一个“看上去很美”的概念？ 上月底，GenAI Assembling 联合阿里云，在硅谷 Menlo Park 举办了一场主题为「AI is Nothin...
RAG系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
分享嘉宾 | 尹一峰 审校 | 李忠良 策划 | AICon 全球人工智能与开发大会 RAG 要不要做语义检索，有很多讨论，还没有定论。在 InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能与开发大会上 Hugging FaceMachine Learning Engineer 尹一峰为我们带来了精彩专题演讲“RAG 基本范式的选择与系统设计”，深入探讨基...
Multiverse：全球首个AI多人游戏世界模型，低成本高效率新突破！
随着人工智能技术的飞速发展，AI在游戏领域的应用越来越广泛。从简单的单机游戏到复杂的多人在线游戏，AI技术正在不断改变游戏的开发和体验方式。然而，构建一个支持多人实时互动且视角一致的游戏世界一直是AI领域的难题。直到最近，以色列团队Enigma Labs推出的开源AI多人游戏世界模型Multiverse，成功解决了这一难题，为AI驱动的游戏开发带来了新的可...
当英伟达都开始“抱大腿”：Qwen3 凭什么成开源新霸主？
Llama 是曾经，Qwen 是现在和未来。 全球科技圈最近热闹非凡。 热闹到连造“铲子”的芯片霸主英伟达都开始发布 AI 模型了。 你可能已经听说：5 月初，英伟达正式推出并开源了名为 OpenCodeReasoning 的系列模型，其中最强的 32B 参数版本在 LiveCodeBench 测试中一鸣惊人，pass@1 得分高达 61.8%，超越了 ...
随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗？
“ RAG技术未来并不会被淘汰，只不过会随着技术的迭代而不断升级。” 关于RAG技术有很多不同的观点，有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案，最终会被淘汰；但也有人认为RAG技术仍不能被替代，其作用依然无可代替；而还有观点认为RAG技术会随着大模型技术的迭代进行升级，更多的是会形成协同发展。 而从企业的角度来说，由于RAG技术未来的不确定性，因此有些...
Qwen3技术报告的几点细节、ArXiv论文翻译实现方案及试错历程
今天是2025年5月14日，星期三，北京，晴。 我们来看两件事： 一个是文档智能方向的一个应用，如何做一个arXiv论文翻译的工具？来看看一个研发历程，其中有些方案和坑点可供我们借鉴。 另一个是Qwen3技术报告的一些技术点，包括训练阶段的设计、混合思考模型的训练以及训练中的强化学习奖励函数。 抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起...