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写给用模型的人类:怎样使用AI更有野心

写给用模型的人类:怎样使用AI更有野心

写给用模型的人类:怎样使用AI更有野心

这两年,AI 变聪明的速度,很多人都能感觉到。 还记得刚开始用 ChatGPT 的时候吗?写提示词前,大家都要先背一套“咒语”:“你是一位有十年经验的资深市场专家”“请一步一步思考”“如果回答得好,我

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7615 点击    2026-10-30 15:27
刚刚,ChatGPT 额度官宣翻倍,但免费重置可能要没了

刚刚,ChatGPT 额度官宣翻倍,但免费重置可能要没了

刚刚,ChatGPT 额度官宣翻倍,但免费重置可能要没了

被用户吐槽了一个月,OpenAI 终于决定不再折腾大家的使用额度了。

来自主题: AI资讯
7985 点击    2026-10-30 11:45
新国立x可灵AI提出DiffusionART:超高效稳定可扩展的Diffusion RL算法,让视频后训练提速10倍以上

新国立x可灵AI提出DiffusionART:超高效稳定可扩展的Diffusion RL算法,让视频后训练提速10倍以上

新国立x可灵AI提出DiffusionART:超高效稳定可扩展的Diffusion RL算法,让视频后训练提速10倍以上

来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART,一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样,不要求奖励模型可微,也无需额外调参,可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式,具有极高的样本效率。

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8297 点击    2026-10-30 10:54
空间智能,究竟需要什么样的数据?访谈映界科技、港城副教授马辰

空间智能,究竟需要什么样的数据?访谈映界科技、港城副教授马辰

空间智能,究竟需要什么样的数据?访谈映界科技、港城副教授马辰

从 GPT-6 在演示里用 Blender 做三维建模,到 AI 短剧占据越来越多的屏幕时间,再到机器人走进真实场景,看似不同的应用,正指向一组共同的能力要求:理解物体在哪里、彼此如何关联、状态怎样随时间变化,以及采取行动可能带来什么结果。

来自主题: AI资讯
6431 点击    2026-10-30 10:31
清华27岁助理教授陈勇超发布首个35B模型Apex-35B-V1.0

清华27岁助理教授陈勇超发布首个35B模型Apex-35B-V1.0

清华27岁助理教授陈勇超发布首个35B模型Apex-35B-V1.0

AI 的下一次突破将从何而来?业界大佬们一两年前就已给出判断。

来自主题: AI技术研报
8549 点击    2026-10-29 12:20
效果上不去?蚂蚁把「调AI」这件事,也交给了AI

效果上不去?蚂蚁把「调AI」这件事,也交给了AI

效果上不去?蚂蚁把「调AI」这件事,也交给了AI

每个做 AI 系统的人都经历过这个阶段:效果上不去,又不知道往哪使劲——读轨迹、改 prompt、调配置,靠人一轮轮试,一试就是好几天。

来自主题: AI技术研报
8378 点击    2026-10-29 11:25
Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

近期,Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出,让 Personal Agent(个人智能体)再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手,这类 Agent 不再局限于回答问题,而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文,主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手,正在逐渐成为现实。

来自主题: AI技术研报
8530 点击    2026-10-29 10:51
近7亿!中国人寿,投了一家AI for Science

近7亿!中国人寿,投了一家AI for Science

近7亿!中国人寿,投了一家AI for Science

近日,AI Native生物制药公司百奥几何(BioGeometry)宣布完成A+轮融资。至此,公司A轮系列融资超1亿美元(约合6.67亿元人民币)。

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6429 点击    2026-10-28 15:33
Z Potentials | 元材:AI for Materials的下半场不在生成,而在跨尺度验证和产线闭环

Z Potentials | 元材:AI for Materials的下半场不在生成,而在跨尺度验证和产线闭环

Z Potentials | 元材:AI for Materials的下半场不在生成,而在跨尺度验证和产线闭环

材料是 AI 最难进入的行业之一。实验周期长,数据采集难度大;材料的理论性能与成品的实际性能存在差异;并且材料从实验室走到工业界有巨大量产鸿沟。因此,一种新材料从确定原子怎么排列,到在产线上稳定量产,通常要走十年以上。

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8228 点击    2026-10-28 14:47