细思极恐，AI操控舆论达人类6倍！卧底4月无人识破，Reddit集体沦陷
细思极恐，AI操控舆论达人类6倍！卧底4月无人识破，Reddit集体沦陷AI洗脑人类，成功率6倍暴击！苏黎世大学在Reddit秘密实验引爆全网，LLM假扮多种身份，历时4个月发表1700+评论，轻松操控舆论，竟无人识破。
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AI洗脑人类，成功率6倍暴击！苏黎世大学在Reddit秘密实验引爆全网，LLM假扮多种身份，历时4个月发表1700+评论，轻松操控舆论，竟无人识破。
4月28日，一家名为Lightrun 的以色列初创公司宣布完成 7000 万美元的 B 轮融资。该公司开发了一个可观测性平台，旨在问题出现前识别并调试、修复代码。这笔融资不仅凸显了市场对此类工具的迫切需求，也证明了 Lightrun 在满足这一需求上的强劲势头。
近日，无问芯穹发起了一次推理系统开源节，连续开源了三个推理工作，包括加速端侧推理速度的 SpecEE、计算分离存储融合的 PD 半分离调度新机制 Semi-PD、低计算侵入同时通信正交的计算通信重叠新方法 FlashOverlap，为高效的推理系统设计提供多层次助力。下面让我们一起来对这三个工作展开一一解读：
由好莱坞高管和技术专家联合创立的初创公司Cheehoo，旨在开发一款 AI 驱动工具，帮助创意人员更轻松地制作动画内容。这家初创公司脱胎于制作了《乐高大电影》系列的制片公司Rideback。Rideback 的联席 CEO Michael LoFaso 和 Jonathan Eirich，与公司联合创始人 Dan Lin 共同组建了 Cheehoo 创始团队。
那有没有那种把需求分析、代码生成、测试、部署、安装包、源代码、甚至连计算机软著申请材料都包圆的报恩级平台呢？还真有，码上飞（CodeFlying）全量上线，开发全流程都用中文交互，我可以选择不看、不接触代码。
a16z (Andreessen Horowitz)是一家风险投资公司，以其多元化的投资领域著称。其热衷于为其投资公司提供策略和资源协助进而帮助它们取得成功。被投资公司包括Airbnb、Meta和Twitter等。Yoko和Justine为其投资合伙人。本次访谈两位合伙人分享了颠覆传统编程方式的AI编程——Vide Coding编程方式。
在以 transformer 模型为基础的大模型中，键值缓存虽然用以存代算的思想显著加速了推理速度，但在长上下文场景中成为了存储瓶颈。为此，本文的研究者提出了 MILLION，一种基于乘积量化的键值缓存压缩和推理加速设计。
还在用AI改改小Bug？已经out了！最新研究发现，Claude Code上79%的任务直接由AI自动完成。从前端界面到自动化任务，AI正席卷编程。
自从DeepSeek带火了蒸馏模型以后，更多人开始关注AI大模型在边缘端的部署。而在过去，TinyML一直也在MCU领域很火热。现在，边缘AI走得更快了，市场也正在走向爆发。
花429美元购买一个AI虚拟伴侣，这个市场机会有多大？
AI 版本的「什么值得买」。
为了大家更舒适的阅读，在此先做一些知识补充。
在最卷的咨询行业，AI已从边缘工具跃升为核心引擎。麦肯锡Lilli吸纳百年知识，BCG Deckster秒生PPT，德勤Sidekick、毕马威与普华永道的智能体平台打算组成「AI舰队」。咨询行业的顾问把AI当做「隐形同事」，AI变革人类行业才刚刚开始。
一代人有一代人的“会说话的汤姆猫”。
满血DeepSeek一体机，价格竟然被打到10万元级别了！
一觉醒来，全球开源的王座更替了，不是 R2。好消息是，中国用户依然是最大的受益者。
我用MiniMax最近发布的MCP Server，做了一个 《会说话的博物馆》
近来，纳米AI重磅上线MCP万能工具箱，全面支持MCP协议，开启AI Agent生产力新时代。作为国内首家开放生态MCP平台，它以超低门槛，让4亿人都能手搓爆款AI。
在无数科幻电影中，增强现实（AR）通过在人们的眼前叠加动画、文字、图形等可视化信息，让人获得适时的、超越自身感知能力的信息。
AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！
在人工智能迅猛发展的时代，AI 大模型已成为推动科技进步与社会变革的核心力量。回顾 AI 大模型的发展史，不难发现，AI 正逐渐从“快思考”转变为“慢思考”。
新的亿级大规模图文对数据集来了，CLIP达成新SOTA！
随着人工智能技术迅猛发展，大模型（如GPT-4、文心一言等）正逐步渗透至社会生活的各个领域，从医疗、教育到金融、政务，其影响力与日俱增。
曾凭借Siri引领潮流的苹果，如今却在AI赛道上被时代抛在身后。苹果AI亮相至今，许多功能鸽了好久。如今，苹果挥刀AI团队拆分重塑，进一步瞄准机器人、智能眼镜未来风口。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
在全球 AI 人才争夺战愈演愈烈的今天，许多技术人却不得不面对一种无力的现实。最近，OpenAI 的一位核心研究员 Kai Chen，因绿卡申请被拒，不得不离开美国，这一消息在科技圈引发了广泛关注。
春天，1000 个通用 Agent 正在爆发。 所有的 Chatbot，都在改造成 Agent。技术在迁移，新的技术栈催生了新的产品形态——通用 Agent、Manus、Deep Research，一如过去两年大家的信仰，应用一定是中国开发者的机会。
Perplexity CEO Aravind Srinivas 近日在接受 TheVerge 采访时表示，「Perplexity 最终的目标是构建像 Windows、Mac、Android 或 iOS 这样的操作系统，操作系统才是最终极的战场。」
尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。
大模型之战烽火正酣，谷歌Gemini 2.5 Pro却强势逆袭！Gemini Flash预训练负责人亲自揭秘，深挖Gemini预训练的关键技术，看谷歌如何在模型大小、算力、数据和推理成本间找到最优解。
