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AI进家庭

OpenAI科学家姚顺雨:o3发布、RL迎来新范式,AI正式进入下半场

本篇来自 OpenAI Agent Reseacher 姚顺雨(Shunyu Yao)的最新博客内容,探讨 AI 发展的「下半场」。 在 OpenAI o1 模型发布前,我们猜想 LLM 迎来 RL 新范式,AGI 路线也随之进入下半场。如果说 LLM 的 pre-training 是对已有知识进行压缩学习,RL 则更需要和环境交互产生新知识。相比 pre...

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趣丸科技贾朔:AI音乐迎来应用元年,五年内将重构产业格局|中国AIGC产业峰会

编辑部 整理自 AIGC峰会 量子位 | 公众号 QbitAI AI音乐创作正掀起普惠浪潮。人人都能玩一点音乐的时代正在到来。 趣丸作为AI音乐大模型赛道的独角兽,凭借其自研「天谱乐」,正在让艺术创作的门槛变得触手可及。 在本次第三届AIGC产业峰会上,趣丸科技副总裁贾朔分享了这样的观点: AI对于音乐是硬币的两面,AI取代了重复性的音乐工作流,也让真正的...

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从芯片算力到生态话语权全面升维,MediaTek铺设智能体AI新赛道|

MediaTek正在将用户体验的护城河,转化为生态统治力的基石。 作者|牧童学 编辑|栗子 智能终端产业正经历新一轮技术范式迁移的关键转折点。 4月11日,在以“AI随芯,应用无界”为主题的天玑开发者大会 2025(MDDC 2025)上,MediaTek以天玑9400+旗舰5G智能体AI移动芯片的发布为支点,撬动端侧智能体化AI的全面升级。 这款能够在...

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速递|AI编程白热化,OpenAI计划30亿美元收购Windsurf,竞争自家投资的Cursor

图片来源:Windsurf 根据彭博社消息,广受欢迎的 AI 编程助手 Windsurf 的开发商正与 OpenAI 洽谈收购事宜,交易金额约为 30 亿美元。 若交易达成,OpenAI 将与包括 Anysphere 在内的多家 AI 编程助手提供商直接竞争,而 Anysphere 开发的 Cursor 正是 OpenAI 通过其创业基金支持的项目。 ...

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豆包深度思考模型正式发布!和 o3 一样能「看图思考」,还有一个 Agent 大招

这两个月,AI 模型和产品的发布节奏用「日新月异」都不足以形容了。 GPT-4o 生图的爆火似乎还是昨天,OpenAI 放出了自家最强推理模型 o3 和 o4 mini,但这可能还不是这个月最重磅的 AI 发布,DeepSeek R2、Anthropic 的 Claude 4 以及马斯克剧透的「Grok-3.5」 ,极有可能将在本月陆续发布。 而且就在今天,...

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UC伯克利:让推理模型少思考,准确率反而更高了!

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 让推理模型不要思考,得到的结果反而更准确? UC伯克利新研究发现,强制要求模型跳过思考过程,推理能力却比正常思考还好。 例如在定理证明任务当中,“不思考”模式仅使用30%的Token,就能实现和完整思考一样的准确率。 特别是施加Token限制之后,“不思考”模式的效果变得更加明显。 这究竟是怎么一回...

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速递|​​GPT-5前的最后冲锋?OpenAI亮出o3与o4-mini双模型,实现“用图像思考”

图片来源:Unsplash OpenAI 于4月16日,宣布推出 o3 和 o4-mini 两款新型 AI 推理模型,该公司称 o3 是其迄今为止最先进的推理模型,在数学、编程、推理、科学及视觉理解能力的测试中超越了此前所有模型。 而 o4-mini 则提供了 OpenAI 所称的在价格、速度与性能之间的理想平衡——这三个因素常是开发者选择 AI 模型驱动...

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只花 $100,白嫖 Cursor、Perplexity、Notion 一年 Pro 会员:这可能是 2025 年最值的联合会员

小声逼逼:纯分享,非广告,没收一分钱推广费,只是觉得太香了,忍不住来写一篇“真香警告”。 这应该是 AI 领域 2025 年度截至今日最离谱(划算)的「联合会员」。 没错,我当时也是一脸问号点进去看的 —— 结果发现,这事儿居然是真的。 你只要订阅一份叫 Lenny’s Newsletter 的年付会员,立刻就能白嫖 10 款当前很火的 AI + 效率工...

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无招重整钉钉:“暗访”三地客户,推动中层重返一线 | 智能涌现独家

“超级产品狂人”回归。 文| 邓咏仪** 编辑 | 苏建勋 杨轩 《智能涌现》曾独家报道创始人陈航(花名:无招)重返钉钉一事。而在4月上任的这两周,无招已火速在内部开展一场改革。 这场整改覆盖范围很广,从产品设计、排查,到整改,无招都在一线深度参与。 《智能涌现》独家获悉,在回归钉钉的第一天,无招就已经见了P7级别以上的所有产研和设计员工,...

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浙大×小红书发布MT-R1-Zero:强化学习重塑机器翻译,7B小模型媲美GPT-4o

目前,大模型推理领域的强化学习(如R1-Zero)主要面向数学和代码等任务,将其应用于开放式自然语言生成任务(如,机器翻译),面临着奖励设计困难、推理能力诱导不确定、泛化能力待验证等诸多未知的挑战。 针对这些难题,我们提出了 MT-R1-Zero,首次将 R1-Zero 范式成功扩展到机器翻译领域的实现。该方法无需监督微调或依赖思维链(CoT)等冷启动数据...

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