安爸-超级家庭
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AI进家庭

速递|并购市场冰封时刻,AI创投遭遇寒流,全球资本观望中等待关税风暴平息

图片来源:Unsplash 由于特朗普关税政策引发科技股暴跌(纳斯达克指数跌幅超20%),叠加风险资本紧缩(LP暂停注资、并购活动停滞)。 初创企业被迫转向AI驱动的成本优化与硬件囤积策略,同时企业软件支出大幅收缩,微软、Salesforce等巨头交易遇冷。 初创风险投资公司 Hustle Fund 的联合创始人埃里克·班正在建议该公司支持的初创企业在...

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速递|DeepSeek联手清华新模型GRM开源,算力降低性能反升

图片来源:DeepSeek DeepSeek 正与清华大学合作,致力于减少其 AI 模型所需的训练量,以降低运营成本,开发自我进化的 AI 模型。 DeepSeek 曾以一月份推出的低成本推理模型震动市场,现与高校研究人员联合发表论文,详述了一种提升模型效率的强化学习新路径。研究人员写道,这种新方法旨在通过为更准确且易于理解的回答提供奖励,帮助人工智能模型...

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速递|AI视频Moonvalley构建法律合规体系,获4300万美元融资,累计金额超1.1亿美元

图片来源:Moonvalley 根据美国证券交易委员会(SEC)文件披露,总部位于洛杉矶的初创公司 Moonvalley 正在开发视频创作 AI 工具,已新获 4300 万美元风险投资。 文件显示有 11 位未具名投资者参与本轮融资,距离 Moonvalley 发布首款 AI 视频生成模型 Marey 约一周时间。此前该公司已通过种子轮融资获得 7000 ...

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白宫要求联邦机构任命首席AI官

美国白宫7日发布政策文件说,将扩展联邦政府机构的创新型人工智能(AI)技术应用,减少相关监管,要求各联邦机构任命首席AI官,负责推动相关机构的AI创新,尽快制定“AI战略”。根据白宫管理和预算办公室发布的两份文件,特朗普政府将指示各联邦机构任命首席AI官,其职能主要是促进整个机构的AI创新,推动采用低风险AI技术、降低使用“高影响力AI”的风险,并就机构...

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为了给AI提供电力,特朗普将签令扩大煤炭开采

通过将煤炭列为与稀土并列的“关键矿产”,特朗普政府将为美国扩大煤炭的生产和使用清除障碍。 文|史正丞 美国特朗普政府又将在周二推出一项“开历史倒车”的政策:通过行政命令扩大煤炭在美国的开采和使用,并声称此举是为了向AI数据中心提供电力。 据媒体报道,白宫高级官员预告称,**特朗普将于当时时间周二下午3点(北京时间周三凌晨)在白宫东厅签署一项行政令,指示联...

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赢麻了?曝英伟达将贾扬清及其公司Lepton AI收入麾下,创业仅两年,卖了数亿美元

文丨丁灵波 对于一家创业公司而言,如果没能走向IPO,那么卖身给科技巨头也算是种不错的归宿。 据外媒The Information独家报道, 英伟达近期已完成对人工智能初创公司Lepton AI的收购操作,据悉,这笔交易价值“数亿美元”,收购完成后,Lepton AI联合创始人贾扬清和白俊杰将留在英伟达任职。 公开信息显示,Lepton AI由AI大牛...

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15分钟零代码完成Deepseek全参版本的集群服务部署,开源工具OpenStation实践教程

本篇文章介绍一款最新的开源模型部署工具OpenStation及其使用方法。OpenStation是一款快速集群化部署各种大模型的轻量级平台工具,具备零代码、易管理、高性能,易扩展的优势特点,15分钟即可在集群上部署完成DeepSeek-R1全参版服务。 一、OpenStation是什么? 1、为什么需要OpenStation 随着AI大模型技术的快速发展,...

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斯坦福2025 AI Index报告来了:DeepSeek在全文中被提到45次

机器之心报道 编辑:蛋酱、+0 刚刚,斯坦福大学正式发布了《2025 AI Index》报告。 在过去的一段时间里,人工智能领域经历了一场蓬勃的发展,但与此同时,也有人说「人工智能是一个泡沫」。其他的讨论话题包括但不限于:人工智能的现有技术和架构将不断取得突破;人工智能走在一条不可持续的道路上;人工智能将取代你的工作;人工智能最擅长的就是把你的家庭照片变成吉...

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20人创业神话,老黄数亿刀收购!AI大牛贾扬清、白俊杰被曝入职英伟达

新智元报道 编辑:英智 KingHZ 【新智元导读】创立两年的Lepton AI被英伟达收入囊中!联创AI大牛贾扬清和白俊杰,已经加入收购方英伟达。这次收购将完善英伟达的AI投资布局。 靴子落地,创立两年的Lepton AI被英伟达收入囊中! 据The Information报道,英伟达斥资数亿美元,完成了对AI大牛贾扬清创企Lepton AI的收...

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迈向机器人领域ImageNet,大牛Pieter Abbeel领衔国内外高校共建RoboVerse,统一仿真平台、数据集和基准

大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而,机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。 一方面,采集真实世界的机器人数据需要消耗大量资源(如时间、硬件成本),且效率低下;另一方面,在现实场景中测试机器人性能面临复杂的环境配置,难以控制变量并标准化。 虽然合成数据和仿真模拟被视为潜在解决方案...

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