谷歌新版Gemini一夜端掉UI:单HTML文件复刻macOS,成功率100%
谷歌新版Gemini一夜端掉UI:单HTML文件复刻macOS,成功率100%前端UI的工作,被谷歌AI一夜干没了。 就在最新能力展示中,Gemini 3.0 Pro居然自己“捏”出了一个macOS。
前端UI的工作,被谷歌AI一夜干没了。 就在最新能力展示中,Gemini 3.0 Pro居然自己“捏”出了一个macOS。
在几天前的开发者大会上,OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中,可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流,通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
找AI帮忙不要再客气了,效果根本适得其反。 宾夕法尼亚州立大学的一项研究《Mind Your Tone》显示,你说话越粗鲁,LLM回答越准。
在AI浪潮中,蚂蚁集团重磅推出万亿参数思考模型Ring-1T,不仅在数学竞赛上刷新开源SOTA,还在逻辑推理和医疗问答中脱颖而出。实测显示,其推理能力直逼闭源巨头,开源AI迈入万亿参数时代。
那边OpenAI的Sora2还没全面开放,这边国内团队已经上线了自己的“特色打法”。 清华特奖选手创办的Sand.ai,上线了音画同步视频模型GAGA-1。
在杭州奥体中心演唱会现场,一套名为「Co-Sight 2.0」的AI系统成功保障了网络稳定,其背后是中兴通讯研发的、新近登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单的超级智能体。
上海连线迪拜,对话竟丝滑完成!就在刚刚,一款全新AI翻译耳机创造了这个奇迹,精准互译的同时,响应延迟低至两秒。背后的这家公司,又一次用硬核科技让世界惊叹。
当强化学习(RL)成为大模型后训练的核心工具,「带可验证奖励的强化学习(RLVR)」凭借客观的二元反馈(如解题对错),迅速成为提升推理能力的主流范式。从数学解题到代码生成,RLVR 本应推动模型突破「已知答案采样」的局限,真正掌握深度推理逻辑 —— 但现实是,以 GRPO 为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。
大家都在 FOMO 的时候,不断提出新的问题,很重要。 不是所有问题都有用,但提出好问题很重要。
数据显示,仅2025年开年以来,美国已有超过一万个岗位因为引入AI而被裁撤。Anthropic CEO Dario Amodei认为AI技术的扩散对就业和社会的冲击,已经到了必须向全世界预警的地步。
扩散语言模型(Diffusion Language Models,DLM)一直以来都令研究者颇感兴趣,因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型(Autoregressive, AR)不同,DLM 能实现并行生成,这在理论上可以实现更快的生成速度,也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
全球首个AI Agent交易市场MuleRun(骡子快跑)正式上线,面向所有用户开放使用。MuleRun的Logo是一个像素风骡子,平台上集合了不同类型的多个Agent。Agent的创作者多为各领域中懂得某个具体流程、有经验的人,他们将自己的技能变为工作流后做成Agent。
Ilya最新发文引爆全网,AGI内部实现了吗?OpenAI前主管的一句话,瞬间点醒了许多人:AI其实早已觉醒,只是我们还在大梦中不醒。
OPPO新一代AIOS来了!ColorOS 16当中,“一键闪记”和“一键问屏”两项功能有了新玩法。你点餐时产生的取餐码和账单,只要按下按钮就能帮你记住,不用再忘记之后反复查找。
刚刚,加州大学洛杉矶分校(UCLA)副教授周博磊官宣加入机器人初创公司 Coco Robotics,专注于人行道自动驾驶这一难题!
今天凌晨,OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼宣布,ChatGPT 将在 12 月推出「成人模式」。奥特曼长篇大论地解释了一通,大意是说,ChatGPT 一开始设置那么多限制,主要是担心心理健康问题,怕出事,结果搞得普通用户觉得体验拉胯、不够有趣。
根据外媒 CNBC 消息,苹果公司正和计算机视觉领域的初创企业 Prompt AI,推进收购事宜的 “最后阶段谈判”。
大家或许都有过这样的体验: 看完一部喜欢的动漫,总会心血来潮地想去 “圣地巡礼”;刷到别人剪辑精美的旅行 vlog,也会忍不住收藏起来,想着哪天亲自走一遍同样的路线。旅行与影像的结合,总是能勾起人们的
模型众多,该如何选择? GPT-5:OpenAI的最新旗舰模型,统一智能系统,GPT-5 集成了多个模型,自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理,多模态首选。 GPT-5 Thinking:GPT
练习时长一年半,宇树机器人又进化了。
8 月榜单,最值得关注的变化是 Lovart 的访问量上升,8 月访问量上涨了 68.08% 至 323w,进入榜单。Lovart,读者想必已经熟悉,是奇点星宇的另一款 AI 视觉类产品,其产品核心设计为画布+对话框+编辑工具箱,也就是用户指导 AI 干活,
2023年Meta推出SAM,随后SAM 2扩展到视频分割,性能再度突破。近日,SAM 3悄悄现身ICLR 2026盲审论文,带来全新范式——「基于概念的分割」(Segment Anything with Concepts),这预示着视觉AI正从「看见」迈向真正的「理解」。
这几天,关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering(智能体 / 主动式上下文工程)的技术,让语言模型无需微调也能实现自我提升!
LLaVA 于 2023 年提出,通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型,使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及,明显缩小了与顶级闭源模型的差距,标志着开源多模态范式的重要里程碑。
对于大模型的强化学习已在数学推理、代码生成等静态任务中展现出不俗实力,而在需要与开放世界交互的智能体任务中,仍面临「两朵乌云」:高昂的 Rollout 预算(成千上万的 Token 与高成本的工具调用)和极其稀疏的「只看结果」的奖励信号。
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用;另一些,是我踩坑后的经验之谈。
近日,蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型(Diffusion Large Language Model,dLLM)推理框架 dInfer。
英伟达面向个人的AI超算DGX Spark已上市!128GB统一内存(常规系统内存+GPU显存),加上允许将两台DGX Spark连起来,直接可以跑起来405B的大模型(FP4精度),而这已经逼近目前开源的最大模型!如此恐怖的实力却格外安静优雅,大小与Mac mini相仿,3999美元带回家!
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束,RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE(Representation Autoencoders)是一种用于扩散Transformer(DiT)训练的新型自动编码器,其核心设计是用预训练的表征编码器(如DINO、SigLIP、MAE 等)与训练后的轻量级解码器配对,从而替代传统扩散模型中依赖的VAE(变分自动编码器)。
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy重磅推出全新开源项目「nanochat」,以不到8000行代码复现ChatGPT全流程,只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。该项目在GitHub上线不到12小时即获4.2k星标!