安爸-超级家庭
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美国全面封杀英伟达H20芯片对华出口,今年或将损失1300亿收入|

(图片来源:英伟达官网) 北京时间4月16日凌晨,AI芯片巨头英伟达向美国证券交易委员会(SEC)提交8-k文件称,已经接到美国特朗普政府通知,将“未来无限期”对中国和以色列等D:5国家,禁止出口英伟达H20芯片,除非有许可证。“美国政府表示,许可要求是为了应对相关产品可能被用于或转用于中国超级计算机的风险。” 英伟达透露,截至2025年4月27日的第一季...

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三年营收超4亿!企业级AI独角兽滴普科技冲刺港股IPO,创始人曾任华为和阿里高管|

4月16日消息,钛媒体AGI获悉,港交所官网显示,滴普科技股份有限公司(以下简称“滴普科技”)于15日晚向港交所提交IPO上市申请书,联席保荐人包括中信证券、民银资本、国泰君安国际、浦银国际、交银国际。 当年被认为是企业“中台”赛道的头部企业的滴普科技,如今在生成式AI热潮下,转型成为企业级大模型 AI 应用解决方案提供商,而且也成为过去7年企业数字化转型...

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迈向推理时代:900+篇参考文献揭示长链思维的前世今生,最全综述来了

论文标题:Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models 论文主页:https://long-cot.github.io/ 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2503.09567 Github 仓...

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MIT惊人神作:AI独立提出哈密顿物理!0先验知识,一天破译人类百年理论

新智元报道 编辑:Aeneas KingHZ 【新智元导读】MIT物理学大牛Max Tegmark团队,再出重磅力作。他们发现:AI能够在没有任何先验知识的情况下,完全独立地提出哈密顿物理量,或拉格朗日方程式。仅仅通过尝试解释数据,AI就自己收敛到了这些物理原则,发现了宇宙间的奥秘! 充满想象力的MIT大牛团队,又有新作了! 大佬Max Tegma...

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AI审稿首次席卷ICLR 2025,12222条建议被接受!30页技术报告公开

新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】顶会论文评审,AI立大功!ICLR 2025首次大规模引入AI参与审稿,最终有12222条建议被审稿人采纳,89%情况下提升了评审质量。详细30页报告,揭秘AI在顶会审稿的惊人潜力。 你的审稿意见,可能是AI帮忙写的! 去年10月,ICLR 2025正式开启审稿周期,甚至钦定大模型参与评审。 那么,AI参...

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AIGC最强参考!2025值得关注AIGC企业&产品榜单揭晓

组委会 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AIGC席卷一切,万物皆可AI! 哪些应用和企业走在浪潮前沿?它们正在如何用AI改变世界? 最新参考来了—— 在第三届中国AIGC产业峰会上,2025年值得关注的AIGC企业/产品出炉! 共有58家企业,53项产品入选。 2025年,生成式人工智能(AIGC)正迈入大规模应用的新阶段。从大模型的技术突破...

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Claude终于能Research了!打通谷歌全家桶,工作效率10倍提升

新智元报道 编辑:犀牛 定慧 【新智元导读】Anthropic推出Claude两大重磅功能:Research与Google Workspace集成!Research功能让Claude快速检索网络与内部文件,精准回答复杂问题;而与Google Workspace的深度整合,则让用户能无缝调用Gmail、日历和文档信息,轻松完成从行程规划到报告撰写的任...

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Claude更新:高级Research功能、深度集成Google Workspace、语音模式即将上线

就在刚刚,Claude 的母公司 Anthropic 宣布对其 AI 助手 Claude 进行重要升级,旨在进一步增强其作为高效协作工具的实用性。 本次更新引入了两项新功能,Research 和 Google Workspace 深度集成。 不过,Research 功能目前处于早期 Beta 测试阶段,面向美国、日本、巴西地区的 Max、Team 和 E...

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装满智能体AI的手机,正在呼唤一个“Type-C时刻”

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当手机中装满智能体,下一代AI手机的雏形正在显现。 天玑开发者大会上,手机芯片巨头联发科提出了全新的AGENTIC AI UX雏形。 在联发科的畅想中,AI助手不再是一个单纯的执行者,而是变成了一个能够协作,甚至“懂得拒绝”的伙伴。 一同发布的,还有全新升级的旗舰5G智能体AI芯片天玑9400+,AI能...

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LocAgent:斯坦福联合耶鲁大学等机构推出的代码问题定位智能体

在软件开发领域,代码库的规模和复杂度正以惊人的速度增长。开发者在修复错误、添加功能或优化性能时,往往需要花费大量时间来定位问题代码。传统的代码搜索工具仅能基于关键词进行简单匹配,难以理解代码的结构和依赖关系,更无法处理复杂的多跳推理问题。这一瓶颈严重制约了开发效率和软件质量。近年来,随着图表示学习和大型语言模型(LLM)的快速发展,研究者们开始探索如何利用...

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