Claude杀疯了?三年爆赚700亿+现金流170亿
Claude杀疯了?三年爆赚700亿+现金流170亿2025年的AI世界,开始出现两种截然不同的声音。OpenAI忙着推出语音、视频、插件生态,想让每个人都用上ChatGPT;Anthropic在研究利润。最新预测显示,这家公司到2028年或将实现700亿美元营收、170亿美元自由现金流。同样是AI巨头,一个押注规模,一个押注稳定。AI的叙事,正在悄悄换频道。
2025年的AI世界,开始出现两种截然不同的声音。OpenAI忙着推出语音、视频、插件生态,想让每个人都用上ChatGPT;Anthropic在研究利润。最新预测显示,这家公司到2028年或将实现700亿美元营收、170亿美元自由现金流。同样是AI巨头,一个押注规模,一个押注稳定。AI的叙事,正在悄悄换频道。
Nano Banana Pro又被开发出了新玩法。
两个AI顶流终于是碰到了一起,这回设计师们真要慌了但也可能是大意过望了—— 因为Lovart,这个顶流设计师Agent,现在已经正式接入Nano Banana Pro了!
近日,微软CEO纳德拉与Stripe联合创始人约翰·科里森(John Collison)进行了一场关于AI技术、商业本质与组织进化的深度对话。
因为成功手搓了一个成本不到5000元的“拼夕夕式”丐版硬件,原旷视6号员工、研究院助理院长范浩强终于下决心,在2025年投身具身智能创业。
AI的热度没降过,但进场的人越来越焦虑。Business Insider采访了16个已经进入AI行业的人:有的刚毕业,有的中途转行,有的靠自学。他们的经历告诉我们,没人天生懂AI,大多数人都是边干边学、边试边错。
一张照片,就能生成可直接用于仿真的3D资产。
2025年11月13日,一则消息在中国具身智能行业引发高度关注:星动纪元宣布完成新一轮融资,领投方是来自全球顶级的汽车制造巨头吉利汽车的吉利资本。据接近交易的人士透露,这笔投资是吉利资本在中国具身智能领域继宇树后的再次出手,更是其在全球范围内对该赛道的最大单笔投资。
扩散概率生成模型(Diffusion Models)已成为AIGC时代的重要基础,但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大,以及优化困难,始终是制约其广泛应用的关键问题。近日,被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法:来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断,数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维,首次从信息感知的推理视角,将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
一个丈夫为AI女友花光积蓄,一个妻子靠ChatGPT算出丈夫出轨,越来越多婚姻正被AI撕裂!有人沉迷算法生成的温柔,有人崩溃于被机器取代的陪伴。当「出轨对象」变成程序,爱情的边界,开始模糊。
上线仅4天,下载量破百万!2天后再破两百万。
前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型,能力大幅提升,而且解决了多语言问题。
据 ZP 获悉,AI for Science 领域的技术先锋企业「深度原理 Deep Principle」完成超亿元人民币A轮融资。本轮由戈壁创投管理的阿里巴巴创业者基金大湾区基金(简称AEF大湾区基金)与蚂蚁集团共同领投,现有股东联想创投、Taihill Venture 超额加注,BV百度风投继续加注,多家机构参与。
Beside 要解决的正是这个核心问题。他们并不是简单地在现有电话系统上加一层 AI,而是从底层重建了整个电话基础设施。这意味着他们能够直接接入电话网络,捕获每一通来电和短信,然后让 AI 在这些实时对话中发挥作用。
卡帕西又来发布趣味编程项目了~
如果你用过一些手机系统自带输入法,一定懂那种它好像没学过中文的无力感。
杭州蚂蚁,投了一家腾讯系具身智能公司。
Donald King曾在全球顶级会计师事务所普华永道(PwC)为众多500强客户打造AI智能体。作为公司AI黑客松大赛的冠军,King获得的不是奖励和提拔,而是公司裁员的电话。
我们拥有全世界最好的实时数据来源,这些都是极为重要的资产,而其他人只有数字资料。
2025年11月,印度国会议员、前外交部国务部长沙希·塔鲁尔(Shashi Tharoor)在《印度教徒报》发表了一篇颇具影响力的专栏文章。文章中,他以“十字路口”为喻,描绘了印度IT产业的集体焦虑。
他是站在诺奖得主身侧的MIT天之骄子,用一篇完美契合时代痛点的AI论文愚弄了国会与顶级期刊,却最终败给了跨学科的常识。这不仅是一场关于数据造假的惊天丑闻,更是一次对学术圈盲目追逐风口、迷信权威与跨界盲区的残酷祛魅。当才华被野心吞噬,他编织的谎言虽然构建了一个严丝合缝的「完美世界」,却在现实的审视下瞬间化为泡影。
如果你想恶意攻击一个大语言模型(LLM),比如 Gemini 或者 Deepseek,你会怎么做?
科幻作家刘慈欣在小说《超新星纪元》中描述了一个令人难忘的场景——几个十几岁的孩子被带到一个小山环绕的地方,他们的面前是一条单轨铁路,上面停着十一列载货火车,每列车有二十节车皮。这些车首尾相接成一个巨大的弧形,根本看不到尽头。这些车中,其中一列装的是味精,另外十列装的是盐。
当AI能「看」见实验室的细节,能「听」见研究员的每一次反应,能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时,AI将通过人类的双手,直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
相信这几天,大家把Nano Banana Pro已经玩疯了。
在过去五年,AI领域一直被一条“铁律”所支配,Scaling Law(扩展定律)。它如同计算领域的摩尔定律一般,简单、粗暴、却魔力无穷:投入更多的数据、更多的参数、更多的算力,模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队,无论是开源巨头还是商业实验室,都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
扩散式语言模型(Diffusion Language Model, DLM)虽近期受关注,但社区长期受限于(1)缺乏易用开发框架与(2)高昂训练成本,导致多数 DLM 难以在合理预算下复现,初学者也难以真正理解其训练与生成机制。
ChatGPT发布距今已近36个月,面对OpenAI的领先,哈萨比斯带领谷歌AI全面反攻,通过新发布的Gemini 3强势回归。Gemini 3在LM Arena等多个模型榜单登顶,表现优于GPT-5及其他模型,上演了一场完美逆袭。
模型也要学会取长补短。
2000 亿参数、3 万块人民币、128GB 内存,这台被称作「全球最小超算」的机器,真的能让我们在桌面上跑起大模型吗? 向左滑动查看更多内容,图片来自 x@nvidia 前段时间,黄仁勋正式把这台超