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国际可重构计算领域顶级会议 ——FPGA 2025 在落幕之时传来消息，今年的最佳论文颁发给了无问芯穹和上交、清华共同提出的视频生成大模型推理 IP 工作 FlightVGM，这是 FPGA 会议首次将该奖项授予完全由中国大陆科研团队主导的研究工作，同时也是亚太国家团队首次获此殊荣。
什么，你在开发RAG竟然还没听说过Embedding模型还有排名？在AI应用开发热潮中，Embedding模型的选择已成为决定RAG系统成败的关键因素。然而，令人惊讶的是，许多开发者仍依靠直觉或跟风选择模型，而非基于系统化评估。
只需几句话，AI 模型就可以被提示创作一个故事、一幅图像，甚至一部短片。但根据 Weber Wong 的说法，“这些模型都是“由非创意人士制作，供其他非创意人士感受创意的。”
上个周末，百度文库那个自由画布全量上线了。
LLM在推理任务中表现惊艳，却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架，将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM，让模型像人类一样「边想边改」，无需外部帮助即可提升准确性。
听说了嘛？朋友，元宝电脑版新鲜出炉了！
现有的可控Diffusion Transformer方法，虽然在推进文本到图像和视频生成方面取得了显著进展，但也带来了大量的参数和计算开销。
AI 搜索加广告，你能接受吗？
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
扎克伯格也有「暗部」。
争吵之后，AI Infra公司的未来何去何从。
通过Deepseek、ChatGPT、Gemini等大模型说出来的话，不少没有辨别能力的小伙伴就会默认是公道与正确的。其实是未必。1.Deepseek、ChatGPT、Gemini等联网搜索的结果与规则还在完善；
黑石的野心远不止于对AI的“豪赌”。这家老牌资产管理公司正在加速转型，从传统的不动产投资巨头，转变为全球科技基础设施的资本掌舵者。
从漫长等待到极速突破
3月3日，智谱公布了最新一轮融资：本轮战略融资金额超10亿元人民币，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。智谱称：此次融资旨在推动智谱国产基座GLM大模型的技术创新和生态发展。
2025年1月，CEA（Council of Economic Advisers，美国总统经济顾问委员会）发布了一份详细的人工智能人才报告，全景式地扫描了美国AI人才的现状。
近些日子，老詹突然“爱”上了DeepSeeK，简直有点相见恨晚的感觉！几乎每天都摆弄这玩意儿。然而，处着处着，我发现，这家伙有点靠不住！最大的问题是，说假话！
昨天，两位独立开发者上演了一场现场设计大战： Brett Williams，Webflow老司机，通过他的网页设计工作室Designjoy年入100万+美元 Henrik Westerlund，19岁营销专业辍学生，来自Lovable，一款通过文本提示生成完整功能网页应用的AI产品
我想在沙漠里建一个室内滑雪场。DeepSeek：可以，详细计划如下。这是阿里国际站首个AI搜索引擎Accio接入DeepSeek之后的演示首秀。即便是这么离谱的想法，它还是在短短30秒内搜索了大量资料、反复推理，给出了一份有理有据的商业计划。
近日，马斯克和谷歌联创谢尔盖·布林，分别抛出了惊人言论。前者大胆预测，2029年AI将超越人类智慧总和，20%概率会导致文明灭绝。而后者则喊话员工每周工作60小时，全力开发可能取代自己的AI。
AI智能体有自己的交流方式。
AI如何理解物理世界？视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破，无需硬编码核心知识，在自监督预训练中展现出对直观物理的理解，超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
现实世界的机器人距离科幻小说里的机器人世界还有多远？通用灵巧操控何时才能实现？朝着这一伟大的目标，研究通用灵巧操控轨迹跟踪的 DexTrack 便应用而生。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。
从本质上讲，LLM会根据用户从UI的输入生成代码示例。然后，生成的代码会通过中间件逻辑进行处理，根据逻辑跟踪文件、代码更改和第三方API调用。
近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
原来，大型推理模型（Large Reasoning Model，LRM）像人一样，在「用脑过度」也会崩溃，进而行动能力下降。
BPO服务商往往处理周期漫长；因缺乏相关背景信息和权限，某些任务难以保质完成——终端客户的体验低效且充满挫败感。
这家初创公司希望让大公司争夺大众市场,而自己专注于吸引行业专业人士,并与 Lionsgate 达成一笔里程碑式的交易。
Transformer 很成功，更一般而言，我们甚至可以将（仅编码器）Transformer 视为学习可交换数据的通用引擎。由于大多数经典的统计学任务都是基于独立同分布（iid）采用假设构建的，因此很自然可以尝试将 Transformer 用于它们。
