智东西11月4日消息，11月3日，美国生成式AI医疗独角兽Hippocratic AI宣布完成1.26亿美元（约合人民币8.97亿元）的C轮融资，谷歌母公司Alphabet旗下独立成长基金CapitalG参投。此轮融资也让该公司的估值达35亿美元（约合人民币249.24亿元），总融资额达到4.04亿美元（约合人民币28.77亿美元）。
不是最强 AI，却最懂用户刚需？在 Sensor Tower 发布的 Q3 应用出海榜单中，我们注意到了一个特别的 AI 应用「Seekee」。它空降下载榜 Top9，是当季度在海外获得最多下载量的出海 AI 应用，而由字节跳动出品、近一段时间炙手可热的「Cici」尽管排名上涨，但仅位列第 13。
十年前，「黑手党」这个词还属于PayPal。十年后，它成了OpenAI。那些离开OpenAI的人，没有远去，而是在外部重建另一个OpenAI。他们互相投资、互相背书，从算法到资本，织出一张无形的权力网。AI的故事，看似在讲技术，其实是在讲权力的继承。当算法学会模仿人类，人类也在用算法，复制自己的帝国。
2025 年 10 月，美股经历了一轮典型的震荡行情：月初科技股强势反弹，月中通胀数据扰动市场，10 月 10 日前后纳指单日波动超过 3%。就在这波谲云诡的市场环境中，港大黄超教授团队的开源 AI-Trader 项目正式启动实盘测试。该项目上线一周时间在 GitHub 上获得了近 8K 星标，展现了社区对 AI 自主交易技术和金融市场分析的能力高度关注。
前不久我写了一篇百度最新的OCR模型（PaddleOCR-VL）的文章反响还不错。
当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？
前段时间，有媒体爆料说 OpenAI 打算推出一个 AI 抖音，没想到隔天，这个「AI 抖音」Sora 就上线了。
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
想象一下，你正在玩一款开放世界游戏，角色在无缝衔接的世界中自由漫游，游戏引擎必须实时生成一条无限长的视频流来呈现这个虚拟世界。或者，你戴着 AR 眼镜在街头行走，系统需要根据你的视线与动作，即时生成与你环境交互的画面。无论是哪种场景，都对 AI 提出了同样的要求：能实时生成高质量、长时间连贯的视频流。
山姆最近换了个前阿里的高管， 上任之后kuku一顿改，还用了AI图做app的菜品图结果被骂惨了，一开始我是不信的。
在几天前，上海交大发布了一篇名为 《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》（Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering） 的重磅论文。
人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
1997年首提AGI的马克·古布鲁德（Mark Gubrud），从地下室论文到被遗忘的命名者；而今AGI成巨头博弈与数千亿美元资本的关键开关，微软与OpenAI以其为合同枢纽与控制权杠杆，标准却愈发模糊。
同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
刚刚，为期两周的 AI 投资大乱斗收官。
半成品模型，已经刷下高难度数学推理测试AIME 25满分战绩。
近日，AI歌手Xania Monet凭借一首火爆的单曲登上Billboard电台榜单，成为首位登上该榜的AI艺术家，还签下了价值300万美元的唱片合约。Monet的爆火在音乐行业掀起了轩然大波，格莱美天后SZA怒批其「贬低音乐」。
你敢想，微软堆成山的GPU，只能在库房里吃灰？
视频生成快速演进的脚步仍未停歇，就在今天，昆仑万维的新动作又一次突破行业想象。
随着移动智能技术的飞速迭代，手机端聚合服务的AI“超级入口” 正成为行业竞争的新焦点——
这篇论文提出了一种颠覆性的协作模式，即通过强化学习训练一个“小模型”作为智能代理（Agent），让它自动学会如何写出完美的Prompt，一步步引导任何一个“大模型”完成复杂推理，实现了真正的“AI指挥AI”。
维基百科的「ChatBot 精神病」这一词条，诞生自今年 6 月。在过去 4 个月里，被编辑了超过 300 次，参考资料 24 条，著名案例有 TikToker、硅谷投资人、未成年用户……
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
当我们还在调侃「AI写错代码」时，实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声：公众对AI的认知，至少落后一个世代。最新数据更显示，AI正以指数速度逼近专家水准，2026或许就是临界点。我们，是在见证未来，还是在自欺欺人？
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
AI万亿赌局，马斯克们正越来越富，但人类在集体失业？Hinton最新末日警告，科技巨头不裁员，根本赚不到钱。
大模型推理到底要不要「长篇大论」？过去一年，OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Qwen 等一系列推理模型，把「长链思维」玩到极致：答案更准了，但代价是推理链越来越长、Token 消耗爆炸、响应速度骤降。
该论文提出 FractalForensics，一种基于分形水印的主动深度伪造检测与定位方法。不同于以往的水印向量，为达成伪造定位的功能，论文提出的水印以矩阵形式出现。
