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AI信息差

中科院曾毅:AI治理是产业发展的“方向盘”而非“缰绳”

文| 杨柳 “AI的每一个进展都如此激动人心,但大家对AI安全和治理的讨论反而好像降温了。”3月26日,博鳌亚洲论坛一场分论坛上,复旦大学经济学教授杨燕青感慨,“当AI越强,AI的治理和安全实际上就更加重要。” AI安全议题被弱化,在今年2月巴黎AI行动峰会上便已凸显。长期从事AI与地缘政治、法律交叉研究的张鹏,是多场AI行动峰会的亲历者。他注意到,202...

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中国最低调的AI应用出海公司:19个产品,年收入超10亿

你以为中国AI出海最牛的是字节? 天真! 在中国杭州的某个地方里,就藏着一家低调的出海AI应用王者。 他的名字叫杭州睿琪。 这个名字你八成没听过,闷声发大财的水平堪比武侠小说的扫地僧,点开公司的产品列表直接让人虎躯一震。 19个APP坐拥1.68亿美金左右的年收入,涵盖植物、识别、健康、文件扫描类等多个领域,其中一个教老外认花的AI应用PictureThi...

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MCP标准即将一统AI江湖?OpenAI官宣开始采用,但智能体通信协议之争才刚刚开始

文丨谭梓馨 OpenAI最终妥协,宣布开始采用竞争对手Anthropic的MCP协议标准,这让MCP的行业地位再次提升。 今天凌晨,OpenAI CEO萨姆·奥特曼发推文表示:“人们喜欢MCP,我们很高兴在产品中增加对MCP的支持。现已在Agents SDK中提供,并且即将推出对ChatGPT桌面应用和Responses API的支持!”同时OpenAI...

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大模型融合新思路!港城大、华为等提出UniTE,显著提升LLM集成效率和性能

本文由香港城市大学联合华为诺亚方舟实验室,香港科技大学(广州)等机构合作完成。该工作录用于 ICLR 2025,并且入选 Spotlight(8886)。 论文背景 大型语言模型(LLMs)近年来在多个领域取得了显著的进展,展现出卓越的性能。然而,由于 LLMs 的训练依赖于多种数据源、模型架构和训练方法,它们在不同任务中展现出各自的优势和劣势。某些 L...

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AIGC领域新革命!浙大团队最新综述全面解析「4D生成」核心技术与挑战

扩散模型已经在 2D、视频乃至 3D 内容生成方面取得了巨大成功,而现在,研究人员的目光已转向 4D 生成,通过多样化的控制条件生成时空一致性 4D 资产。让用户可以身临其境创造、操控自己的 4D 世界,体验如电影《头号玩家》中描绘的沉浸式元宇宙! 本文全面综述了 4D 生成领域,系统性地总结了其基础技术、发展脉络、面临的挑战、应用方向,并深入探讨了其未来...

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NeurIPS 2024 交互式聚类:探索以较小的交互成本,突破聚类性能瓶颈

NeurIPS 24 论文 “Interactive Deep Clustering via Value Mining” 提出在聚类过程中引入用户交互,通过询问少量高价值样本的类别从属关系,有效缓解了现有内部驱动的聚类方法面临的难样本问题,以较小的交互成本突破了聚类性能瓶颈。 论文标题: Interactive Deep Clustering via...

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ACM MM25地面卫星匹配大赛来袭!恶劣天气下的定位挑战,天空之眼助力精准导航

无人驾驶飞行器 (UAV),也称为无人机,由于能够从空中捕获高质量的多媒体数据,近年来变得越来越流行。 随着航空摄影、电影摄影和测绘等多媒体应用的兴起,无人机已成为收集丰富多样的多媒体内容的强大工具。 本次研讨会旨在汇集对无人机多媒体感兴趣的研究人员、从业者和爱好者,共同探索这一令人兴奋的领域的最新进展、挑战和机遇。 研讨会将涵盖与无人机多媒体相关的各...

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SemiAnalysis 重磅发布!全球首个 GPU 云评级体系揭晓 AI 算力真相

在生成式 AI 引发的算力革命中,谁能真正读懂基础设施的“底层逻辑”,谁就有机会在下一轮科技浪潮中占据先机。 硅谷科技评论(SVTR)AI创投库显示,GPU 云资源正从“军备竞赛”的战略储备,快速演变为衡量 AI 生产力的现实标尺。在这一过程中,SemiAnalysis 正扮演着穿针引线的角色——不仅连接着硅谷的创新引擎与华尔街的资本逻辑,也敏锐洞察东亚产...

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音乐界迎来自己的DeepSeek!全球首个音乐推理大模型Mureka O1上线,超越Suno

机器之心报道 作者:杜伟、佳琪 2025 年第一款现象级的 AI 音乐爆品,就这么华丽丽地来了! 国产大模型在技术实力上,又一次站在了世界前沿。 3 月 26 日,国内「All in AGI 与 AIGC」的科技公司 —— 昆仑万维,发布了最新音乐大模型 Mureka V6 和 O1,给全球音乐圈带来了不小的震撼。 最值得关注的是,昆仑万维带来了全球首个引入...

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喝点VC|a16z对话心理健康公司Slingshot AI创始人:我们专注于三件事:预训练、微调和对齐

图片来源:a16z Z Highlights: 作为一家公司,我们专注于三件事:预训练、微调和对齐。我们使用自有数据集进行预训练,这一点非常关键,而很多公司并不具备这样的能力。然后,我们用专家手工整理的数据进行微调。最有趣、最重要的部分在于对齐,这与简单地寻找“当前最优解”是截然不同的。 当前的模型在成为“优秀助手”方面的进步速度远远快于在“成为优秀治疗...

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