Zep，一个为大模型智能体提供长期记忆的插件，能将智能体的记忆组织成情节，从这些情节中提取实体及其关系，并将它们存储在知识图谱中，从而让用户以低代码的方式为智能力构建长期记忆。
在AI行业新诞生的「多模态交互」赛道上，声网发布的「对话式AI引擎」，让所有文本大模型秒变多模态，具备实时语音对话能力，补齐了大模型「失语」的短板。
AI co-scientist系统基于Gemini 2.0开发，能够协助科研人员生成新的研究假设、制定实验方案，并通过自我改进提升结果质量。在生物医学应用中，AI co-scientist成功预测了药物再利用方向、提出新的治疗靶点，并解释了抗菌耐药机制。
目前的 AI 行业，除了大模型外，竞争最激烈的可能就是 AI 编程了。昨天的文章《用 AI 解决专利纠纷半年 ARR 增 20 倍，Anthropic 再融 35 亿美金》里我还调侃 AI 编程正在经历百编大战，没想到今天这个行业又来了一些新消息。
部署 DeepSeek 系列模型，尤其是推理模型 DeepSeek-R1，已经成为一股不可忽视的潮流。
开源模型，还是得看杭州。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
尽管 OpenAI 和 Anthropic 的收入倍数在过去一年中下降，但 AI 应用开发者如 Perplexity 和 Writer 的收入倍数却上升，分析显示了十几家 AI 初创公司的估值和收入增长情况。
进入到 2025 年，视频生成（尤其是基于扩散模型）领域还在不断地「推陈出新」，各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中，长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
这一波 DeepSeek 的泼天流量，各种大小公司都在吃。为什么，一夜之间，所有产品都在宣传自家接入了 DeepSeek 呢？主要原因是 DeepSeek 官网无法满足全世界人民日益增长的 DeepSeek 使用需求。
我叫海玮，喜欢做有趣的产品。 前创业者：大学创办过年流水200w的公司。曾拿过种子轮投资、天使轮投资意向。目前正在做的产品是魂旅：魂旅是一款ai云旅游电台app，是提供给那些当下不方便旅游，但是又憧憬远方和自由的用户，做到肉体在上班，灵魂仍可出游万里的效果。
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
今天带你们见识下新时代的永动机——AI网红。
DeepSeek 开源周的第三天，带来了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 — DeepGEMM。这一库支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。
昨天的AI新闻有点太密集了，肝快废了。
Pauline Clavelloux的创业故事展现了一个在全职工作压力下，通过AI技术打造成功应用的典型案例。以下是她从IBM全职员工到创建年收入约10万美元的AI应用IA Crea的详细过程，涵盖了从想法生成到市场验证、开发与推广的各个环节。
当前，企业普遍认同智能化是构建其核心竞争力的重要支柱。AI技术未来将深刻融入企业业务的方方面面，为营销、研发、生产、服务等环节都带来革命性的效率提升和用户体验优化，以及商业模式上的创新。那些能够将智能化融入企业基因，拥抱智能化的企业，将在未来的竞争中抢得先机，引领行业发展。
DeepSeek崛起，ChatGPT在美国高校如何稳占C位？
AI 女友来 “抢戏”，单身狗的福音，生育率 “emo”？
2024年12月4日，两位共同组织了“2024BRAIN NeuroAI Workshop”研讨会，探讨了NeuroAI如何整合到BRAIN计划中并帮助理解和治愈人类脑疾病。请问是什么契机促使两位聚集一起开展NeuroAI这项研究的？
企业在设计和优化供应链时面临着各种复杂挑战，提升应变能力、降低成本和提高规划质量只是其中几个方面。过去几十年里，信息技术的进步使企业决策从依靠直觉和经验，转向了更加自动化和数据驱动的方法，从而提高了效率，大幅降低成本，并提升了客户服务。
AI搜索加广告，是必然吗？
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
人工智能（AI）系统或将逃脱人类控制，欺骗人类，甚至给全人类带来灾难性的后果。
AI开源潮涌现，推理模型成主流。
谷歌首席科学家Jeff Dean与Transformer作者Noam Shazeer在一场访谈中不仅揭秘了让模型速度提升三倍的低精度计算技术，分享了「猫神经元」等早期AI突破的背后故事，还大胆畅想了AI处理万亿级别Token、实现「1000万倍工程师」的可能性。
在创始人、已故CEO乔布斯诞辰70周年之际，苹果宣布未来4年在本土投资5000亿美元，加速AI和半导体投资进度，将新建24家工厂，创造2万个就业岗位。
自动形式化数学定理证明，是人工智能在数学推理领域的重要应用方向。此类任务需要将数学命题和证明步骤转化为计算机可验证的代码，这不仅能确保推理过程的绝对严谨性，还能构建可复用的数学知识库，为科学研究提供坚实基础。
当很多 AI 公司还就是否该走开源路线而感到左右为难时，阿里的技术团队又开源了一个新的模型 —— 万相（Wan）视频生成大模型（包括全部推理代码和权重，最宽松的开源协议）。
