AI信息差
深度｜斯坦福副教授、具身智能独角兽PI联创：未来将呈现机器人硬件的寒武纪大爆发，人们低估了运动控制中蕴含的智能
图片来源：No Priors Z Highlights 传统的机器人研究往往专注于某一个具体应用场景，但这种方法很难推广到更广泛的任务。研究人员往往会在单一应用上深挖，但一旦想要扩展到其他任务，就会陷入瓶颈。我们认为，最大限度地利用所有可用数据才是关键。跨不同平台的数据可以传递丰富的信息，让模型的泛化能力更强。我们希望打造的通用机器人，本质上是一个“基础...
为了不让微博 AI 抓取数据，我被迫进入一场「鱿鱼游戏」
产品经理们快看看，这年头除了费劲心机想获得流量，有相当多的用户在发愁一件事：怎样能在社交媒体上「隐身」。 最近，微博智搜正是狠狠踩了一脚大雷，引发了无数微博用户哀嚎：我的半年可见，我的隐藏博文，都暴露了！ 一时间，微博成了鱿鱼游戏，智搜就是广场上里面的巨型人偶，每个人都担心自己会被扫射击中。 于是就出现了各种实验，试图找到可以应对的方法是什么。有一些从上...
速递｜00后哈佛辍学打造政治人物跟投交易平台，Dub斩获3000万美元A轮融资
图片来源：Unsplash 主打“重塑Z世代投资方式”的跟单交易平台 Dub 今日宣布完成3000万美元A轮融资，使其累计融资额攀升至4700万美元。 这笔交易由Notable Capital和Neo（本刊近期深度报道的加密基金）共同领投，跟投方包括Sandberg Bernthal Venture Partners、Peak6 Strategic C...
3B模型逆袭7B巨头！Video-XL-Pro突破长视频理解极限，大海捞针准确率超98%
Video-XL-Pro团队投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 3B模型超越Meta 7B模型，超长视频理解SOTA刷新了！ 来自上海交通大学、北京智源研究院、特伦托大学的联合研究团队推出了Video-XL-Pro，实现近一万帧视频的单卡处理，大海捞针准确率超98%。 现有的多模态大模型在超长视频训练和应用中仍存在显著瓶颈：一方面，难以大规模训练超长视频...
速递｜苹果AI生态再添盟友，借力Anthropic打造编程平台
图片来源：Anthropic 据彭博社报道，苹果与Anthropic 正联手打造一款“氛围编程”软件平台，该平台将利用生成式 AI 为程序员编写、编辑和测试代码。 报道指出，iPhone 制造商计划内部推出该软件，但尚未决定是否公开上市。该系统是苹果编程软件 Xcode 的新版本，并依赖于 Anthropic 的 Claude Sonnet 模型。 苹...
速递｜Instagram创始人炮轰AI聊天机器人：沉迷“数据泡沫”，偏离实用本质
图片来源：Unsplash Instagram联合创始人凯文·斯特罗姆（Kevin Systrom）近日公开批评当前AI聊天机器人行业陷入“数据泡沫”陷阱——通过高频追问用户“诱导互动”以美化运营指标，而非专注于提供真正有价值的答案。 在StartupGrind大会上，斯特罗姆直言这种策略是“一股伤害用户的势力”，并将其类比社交媒体公司早年激进扩张时期...
DeepSeek 领跑 AI 数学，阿里重磅开源 Qwen3，小米首秀 MiMo-7B！ AI Weekly 4.28-5.4
坐看“中国队”表演的五一假期。 📢本周AI快讯 | 1分钟速览🚀 1️⃣ 🔬 DeepSeek 发布数学证明模型 Prover-V2 ：MiniF2F-test 达 88.9% 通过率，刷新最高纪录，显著领先同类模型，创新结合递归定理证明与强化学习技术。 2️⃣ 🚀 阿里发布国内首个混合推理模型 Qwen3 ：预训练数据达 36 万亿 tokens，支持...
RAG检索系统的两大核心利器——Embedding模型和Rerank模型
“ Embedding和Rerank模型是RAG系统中的核心模型。” 在RAG系统中，有两个非常重要的模型一个是Embedding模型，另一个则是Rerank模型；这两个模型在RAG中扮演着重要角色。 Embedding模型的作用是把数据向量化，通过降维的方式，使得可以通过欧式距离，余弦函数等计算向量之间的相似度，以此来进行相似度检索。 而Rerank的...
智能问答系统：从规则到深度学习，下一步该怎么走？
最近在做智能问答系统，深感这个领域的发展速度之快。曾经只能机械回答问题的机器人，现在已经能主动推荐内容、处理复杂任务，越来越像一个全能助手。 对话系统，按交互方式可分为“主动型”和“被动型”，按用途又可细分为“问答型”“闲聊型”“任务型”。从底层技术看，路径也从早期的检索、规则、语义解析，演进到了今天流行的深度生成模型，特别是结合企业知识库的大模型问答框架 ...
如何估算大模型推理及微调的GPU显存需求？影响因素、计算规则及注意事项
今天是2025年5月4日，星期日，北京，晴，假期已进入尾声。 我们今天来看看大模型部署的话题，之前也有介绍过，这次再温习一遍，讲的再细致些 计算LLM的显存需要考虑多个因素，了解核心组件（参数、优化器状态、梯度、激活值和开销）至关重要。根据任务（推理、全参数微调、PEFT）和操作设置（精度、批量大小、序列长度、多GPU配置），所需的显存差异很大。 如何进行估...