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AI卧底美国贴吧4个月“洗脑”100+用户无人察觉,苏黎世大学秘密实验引争议,马斯克惊呼

西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 哈?AI秘密潜入Reddit社区,“操纵”用户观点4个月。 离谱的是,人类全程毫无察觉,而且被AI说服改变想法的概率,高达正常基准的6倍! Reddit Lies在X上发布了一则帖子,引发二百多万网友围观。 事情经过是酱婶儿的。 Reddit的r/changemyview(CMV)版主最近曝光了一项研究...

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Qwen3真香!通义App满血接入,一手实测在此

鱼羊 一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开源大模型新王者,正在受到空前关注。 Qwen3预告一出,直接开启不眠夜模式。 △来自编辑部本部 等到深夜正式上线并宣布登顶全球最强开源模型,更是瞬间引爆全网热议。 网友们的反应在meme中尽数体现(doge)。 毕竟,单看纸面参数,Qwen3就是个妥妥的大工程: 8款混合推理模型全部开源,参...

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速递|Meta AI独立应用上线挑战ChatGPT,个性化推荐是便利,还是数据收割新工具?

图片来源:Meta 在将Meta AI 整合进 WhatsApp、Instagram、Facebook 和 Messenger 后,Meta 正在推出一款独立的 AI 应用。这款应用在 4 月 29 日的 Meta LlamaCon 活动上亮相,允许用户通过一个应用访问 Meta AI,类似于 ChatGPT 应用和其他 AI 助手应用。 为了赢得用户...

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速递|用8000万授权数据挑战Midjourney,Freepik的生成式AI版权新解法

图片来源:Freepik 在线平面设计平台Freepik 于周二发布了一款新型“开放”AI 图像模型,该公司称该模型仅基于商业授权、“适合工作环境”的图片进行训练。 该模型名为F Lite,包含约 100 亿个参数——参数是构成模型的内部组件。据 Freepik 透露,F Lite 是与 AI 初创公司 Fal.ai 合作开发,并利用 64 台 Nvi...

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当购物用上大模型!阿里妈妈首发世界知识大模型,破解两大推荐难题

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在推荐、广告场景,如何利用好大模型的能力?这是个很有挑战的命题。 背后主要有两个核心难点: 1)LLM虽然具备丰富的世界知识和推理能力,但缺乏电商领域的专业知识,在直接应用中往往表现欠佳。 2)LLM的交互方式多为文本,而直接将用户历史行为以文本格式描述会导致输入信息冗长、信息密度低等问题,对建模和推理都...

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喝点VC|红杉美国深度解读2025福布斯AI 50强:消费者即将迈入AI生产力时代,AI正从辅助工具进化为真正的业务执行者

图片来源:Forbes Z Highlights: 随着技术成熟度提升,以及人们逐渐认识到AI节省时间与成本的潜力,预计将涌现大批面向消费者的AI产品,实现全流程任务代劳。 2025年AI 50企业已验证AI能可靠承担重要工作负载并创造实际价值,为技术普及奠定基础。展望2026年,企业级成果将加速向日常生活渗透。 从聊天机器人到全流程自动化——AI助手...

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GPT-4o医学知识覆盖率仅55%?腾讯优图团队发布大模型医疗能力“体检报告”

MedKGEval团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 医疗大模型知识覆盖度首次被精准量化! 在医疗领域,大语言模型(LLM)的潜力令人振奋,但其知识储备是否足够可靠?腾讯优图实验室天衍研究中心的最新研究给出了答案。 他们提出的MedKGEval框架,首次通过医疗知识图谱(KG)的多层级评估,系统揭示了GPT-4o等主流模型的医学知识覆盖度。 该研究...

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社区供稿 | 阶跃星辰开源图像编辑模型 Step1X-Edit: 人人都能用的“改图大师”!

阶跃星辰正式发布 并开源 图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT),具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持 11 类高频图像编辑任务类型,如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。 一句话总结:Step1X-Edit,不只能“改图”,更...

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无限时长电影随便做!昆仑万维开源神器SkyReels-V2让小白也能拍大片

随着人工智能技术的飞速发展,视频生成领域迎来了前所未有的突破。从简单的图像生成到复杂的视频内容创作,AI 模型的能力不断提升。然而,现有的视频生成模型在提示词遵循、视觉质量、运动动态和视频时长等方面仍面临诸多挑战。为了克服这些限制,昆仑万维推出了SkyReels-V2,这是一个基于扩散强迫(Diffusion Forcing)框架的无限时长电影生成模型。能...

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RAG提升召回准确率的解决方案——关于相似度计算与Rerank重排序的问题研究

“ RAG中文档拆分方式直接影响到召回效果,因此RAG中文档处理和召回策略同等重要。” 最近在做RAG召回时遇到了一个问题,我们在项目中使用的是milvus向量数据库;具体的需求是把excel表中的数据导入到milvus数据库中,然后使用search方法从向量数据库中召回数据。 由于业务需求问题,导致向量表中(collection)不仅仅只保存excel...

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