十多年，患者求医无果、束手无策，但将所有病史输入ChatGPT，病因竟被一眼识破：基因突变！微软、OpenAI等巨头的医疗AI已悄然登场，准确率超越专业医生！未来的医疗，或将彻底改写！
余家辉。 一个在中文互联网几乎隐形的名字，却让硅谷两大AI巨头撕破脸皮。
2025年7月，字节跳动旗下AI原生集成开发环境Trae宣布开源其核心组件Trae-Agent。
又一家95后华人AI初创，被老黄收购！仅四亿美金的收购金额，就把员工全部打包带回英伟达
近日，上海举办了2025生物科学智能产业生态创新发展高峰论坛。
你有没有想过，为什么打客服电话时还要按那么多数字键？为什么不能像跟真人对话一样，直接说出你的需求？这个困扰无数消费者的问题，正在被一家来自柏林的创业公司彻底解决。Synthflow AI 刚刚完成了 2000 万美元的 A 轮融资，由 Accel 领投，而他们的目标是让每一通客服电话都变成自然流畅的对话体验。
相对于文字，图像信息更能直观地传达复杂的信息和概念，其最大的优势是直观、高效、精准。作为一名数据分析师，画图是我工作中必不可少的一部分。无论是汇报时的ppt展示图、还是做计划时的流程图、亦或是小组讨论时的思维导图……我们无时无刻都在跟图表打交道，也通过图表来完善我们的工作。
又一个让大模型几乎全军覆没的难题出现了。
“我们早在几年前便观察到，机器人伴侣的需求正在持续上升，并判断这个市场正站在指数级增长的临界点。”医疗健康领域资深投资机构Caduceus Capital Partners的高级管理合伙人Dave Vreeland这样说道。
Atharva博客揭示，AI是工程师能力的放大器。扎实的编程基础搭配精准提示，能让AI助你打造出极致产品。想知道如何用AI加速开发、少踩坑？快来看高手的秘诀！
Andreessen Horowitz（简称a16z）是全球最顶尖的风险投资公司之一，由互联网先驱Marc Andreessen和管理大师Ben Horowitz共同创立。a16z以其“创始人友好”的理念和超越资本的投后服务而闻名，不仅投资了Facebook、Airbnb、OpenAI等众多科技巨头，还通过发布深度分析来引领行业思想。
面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题，HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa：训练-推理协同的特征缓存加速框架，突破DiT架构在部署端的速度瓶颈，成功实现高性能无损加速。
2017 年，一篇《Attention Is All You Need》论文成为 AI 发展的一个重要分水岭，其中提出的 Transformer 依然是现今主流语言模型的基础范式。尤其是在基于 Transformer 的语言模型的 Scaling Law 得到实验验证后，AI 领域的发展更是进入了快车道。
用AI给自己看病正在成为新趋势，但目前我们仍需要人类医生。身体不适，求医十年，医生没找出原因，ChatGPT 给分析出来了。这是一位 Reddit 网友刚刚分享的个人经历。
上周六，我受邀参加了由 InfoQ 举办的 全球人工智能开发与应用大会（AICon），在北京国际会议中心，做了一场题为《AI 时代如何做独立开发》的分享。
三个前沿AI能融合成AGI吗？Sakana AI提出Multi-LLM AB-MCTS方法，整合o4-mini、Gemini-2.5-Pro与DeepSeek-R1-0528模型，在推理过程中动态协作，通过试错优化生成过程，有效融合群体AI智慧。
你能想象律师审查合同的时间从几周缩短到一小时以内吗？这听起来像天方夜谭，但刚刚获得580万美元种子轮融资的Crosby正在让这个看似不可能的事情成为现实。这家由红杉美国领投的公司不是在为律师开发AI工具，而是直接用AI技术重新构建了一家律师事务所本身
继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。
现在再讨论 AI 写作，多少有点没劲：prompt 真的越来越像咒语了，越来越像一些神秘不可洞察的玄学技巧。这导致使用 AI 写东西的过程，不管是写什么类型的文字，过程都跟做法似的：赌指令能不能触发出一些好的生成。同时还得用大量的指令，去掉「AI味」。
今年4月猫箱更换负责人后，这款国内主流AI社交应用的变化还没完。 一大直观改变在于用户增长的停滞。今年年初开始，国内几大主力AI社交应用投放量和新增下载量均持续明显下滑。
移动端侧模型迎来“新王”。
罗宾汉大撒币，OpenAI狂摇头 OpenAI还没上市，怎么已经有“山寨股票”先行一步了？ 当地时间7月2日，OpenAI的官方X（前推特）账号发布了一个义正词严的公告： “这些‘OpenAI 代币’并非 OpenAI 股权。我们没有与 Robinhood 合作，没有参与此事，也不为其背书。任何 OpenAI 股权的转让都需要我们的批准——我们从未批准过任何转让。请谨慎操作。”
“AI视频在学习领域的应用才刚刚开始。”只需点击一下按钮，AI就能将文字或者图片转化为视频，这已经在学习场景落地，且成为一个重要的创业方向。
大模型越来越大，通用能力越来越强，但一遇到数学、科学、逻辑这类复杂问题，还是常“翻车”。为破解这一痛点，华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。
不要让AI成为「垃圾制造机」。 谁能想到，一个 AI 生成的视频竟然在 ins 上拿下 2.52 亿次浏览量，仅点赞就达到 325.7 万次。
再聪明的机器也不能代替我们生活 从今年年初开始，美国一些专注于报道 AI 的记者们，陆陆续续接到邮件。这些邮件来自不同的人，内容却如出一辙：都是各种惊天大秘密。
大神Karpathy提出“软件3.0”才两周，“软件3.5”已经诞生了？交互即智能。指AI不再是黑盒工具，而是透明的思维伙伴。用户可以在AI思考的任何节点进行干预，提供战略指导或纠正方向。
播客、访谈、体育解说、新闻报道和电商直播中，语音对话已经无处不在。 当前的文本到语音（TTS）模型在单句或孤立段落的语音生成效果上取得了令人瞩目的进展，合成语音的自然度、清晰度和表现力都已显著提升，甚至接近真人水平。不过，由于缺乏整体的对话情境，这些 TTS 模型仍然无法合成高质量的对话语音。
那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。该框架通过对比人类与LLM在语义压缩中的策略，揭示了两者在压缩效率与语义保真之间的根本差异：LLM偏向极致的统计压缩，而人类更重细节与语境。
近年来，基础模型在具身智能领域展现出惊人的能力。通过离线模仿学习，这些具身智能模型掌握了多样化、复杂的操作技巧，能够完成抓取、搬运、放置等多种任务。
