AI 历史上的 10 个关键时刻！
AI 历史上的 10 个关键时刻！2025 年，人工智能已经不再只是前沿科技圈的热词，而是真真正正地走进了我们的日常：生成图像、写代码、自动驾驶、医疗诊断……几乎每个行业都在讨论 AI，拥抱 AI。
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8902 点击 2025-05-06 10:30
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2025 年，人工智能已经不再只是前沿科技圈的热词，而是真真正正地走进了我们的日常：生成图像、写代码、自动驾驶、医疗诊断……几乎每个行业都在讨论 AI，拥抱 AI。
在复杂、未知的现实环境中，传统导航方法往往依赖闭集语义或事先构建的地图，难以实现真正的“按需探索”。为打破这一瓶颈，本文提出了 FindAnything ——一套融合视觉语言模型的对象为中心、开放词汇三维建图与探索系统。
我最近真的是爱上n8n了，用起来贼爽 熟练之后，3分钟内就可以搞定一个简单的功能。
Sasame公司怀揣着“让AI听懂人心，让沟通回归自然”的愿景，致力于打造一种全新的、自然流程的人机交互体验，解决现有语音交互中理解不准确、沟通不流畅、应用场景受限等问题，通过可穿戴设备提供高品质音频，让AI伴侣观察世界，实现用户与AI的真实、自然交互。
只需一组公开的prompt，ChatGPT看图猜地点的能力又科幻般进化了！
程序员要消失了？AI教父Hinton、诺奖得主Pissarides和英伟达CEO黄仁勋齐声预警：AI正在颠覆编程岗位，「写代码」将变成过去式！最新报告显示，美国超1/4编程职位已消失。大学该不该还教编程？CS还值不值得学？
该研究对 LLM 常见的失败模式贪婪性、频率偏差和知 - 行差距，进行了深入研究。
编程智能体，几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界，都在寻找更高效的落地路径。
破解 “只学不练” 与 “只练不学” 的难题
从人体单图变身高保真3D模型，不知道伤害了多少程序猿头发的行业难题，竟然被港科广团队一招破解了！
今天凌晨，OpenAI 董事会以及创始人 Sam Altman 用一封公开信给出了一个制度层面的回答：将旗下营利业务转为「公共利益公司」（PBC），使命不变，由非营利组织继续掌控，但治理框架更为清晰。
大模型元年最热门的AI岗位，现在已经过气了——
传统血压计的束缚是否无法避免？瑞士公司 Aktiia 给出的答案是否定的。
每当一项新技术刚走进大众视野的5年里，这个阶段的新产品总是让人视为“鸡肋”一样的存在，即便是阅产品无数的投资人，也难免莞尔一笑，吐出一句大实话：乏善可陈。
产品经理们快看看，这年头除了费劲心机想获得流量，有相当多的用户在发愁一件事：怎样能在社交媒体上「隐身」。
NotebookLM 正在变成谷歌 AI 路线里最靠谱的选手之一：现在除了支持中文播报，还要上移动 App，变身日常学习办公神器。
在这场通往AGI的竞赛中，人类或许正在逐渐走向失控。MIT最新研究指出：即使采用最理想的监督机制，人类成功控制超级智能的概率也仅为52%，而全面失控的风险可能超过90%。
哪些芯片厂商，在挖新金矿？
在 AI 领域里，大模型通常具有百亿甚至数千亿参数，训练和推理过程对计算资源、存储系统和数据访问效率提出了极高要求。
从单张低分辨率（LR）图像恢复出高分辨率（HR）图像 —— 即 “超分辨率”（SR）—— 已成为计算机视觉领域的重要挑战。
近年来，「思维链（Chain of Thought，CoT）」成为大模型推理的显学，但要让小模型也拥有长链推理能力却非易事。
据新言科技报道，快手上线「喵记多」App，试水 AI 笔记赛道。该应用由快手旗下轻雀科技团队开发，更准确来说，来自协同办公产品「妙记多」团队。我们在「喵记多」上看到了 flomo、AI 宠物陪伴、Dola Agent 日程管理等产品的影子。
一场关于协和「4+4」的热议席卷全网，引发了医疗未来之问。浙江用AI给出答案：浙大二院全景智慧医院以「数字孪生」革新手术，德适生物让基层共享尖端影像，安诊儿打造「口袋三甲」健康管家。AI驱动医疗正从「治病」走向「智愈」，让精准健康触手可及。
知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体，并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」（指它并非难以复制）。
GPT-4o更新后“变谄媚”？后续技术报告来了。
就在刚刚，Gemini 2.5 Pro在直播中通关了《宝可梦蓝》！
近日，阿里云通义点金团队与苏州大学携手合作，在金融大语言模型领域推出了突破性的创新成果：DianJin-R1。
现在如果我想听音乐，我第一反应是：“我要用哪个服务？Spotify还是Tidal？”但这其实不是我真正的需求。我的真实意图是：“我想听这首歌。”我希望只要说出来，AI就能帮我搞定。
AI也会偷偷努力了？Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考，大幅提升推理效率。
颠覆LLM预训练认知：预训练token数越多，模型越难调！CMU、斯坦福、哈佛、普林斯顿等四大名校提出灾难性过度训练。
