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图片来源：Unsplash 在 ChatGPT 的发布将生成式人工智能带入主流市场三年多之后，OpenAI 正将其关注点从个人用户扩展到家庭。 OpenAI 正在旧金山招聘一名专职产品经理，负责在其产
外界不只有 Meta 一家公司表达过收购兴趣。
7 月 7 日这一天，有两条关于中国 AI 公司自研芯片的消息成为热点新闻。
一个AI工具挖出了藏在Linux里15年的致命漏洞，另一个AI却因为一个被录错的数字，让四辆警车把无辜记者当成盗车贼围了起来。
在过去二三十年的互联网发展中，个性化推荐几乎一直是平台的核心能力之一。打开视频 app，平台决定你接下来会刷到什么视频；打开购物软件，平台预测你可能会购买什么商品；打开短视频 app，平台根据你的浏览、点赞、停留和互动，不断优化信息流。某种意义上，现代互联网的用户体验本身就是由推荐系统塑造的。
过去几年，大语言模型几乎成为了AI的代名词。从ChatGPT到Google DeepMind推出的Gemini，从Anthropic开发的Claude到中国的DeepSeek，人们讨论更多的是聊天机器人、推理能力和生成内容。但如果问Google DeepMind CEO、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis（下简称“哈萨比斯”）
卷起来了！
近期，美国俄勒冈州立大学研发出一种新型成像传感器，不仅可在探测光线的同时进行图像存储（近期光照信息），还能实现信息的按需“遗忘”。
WorkBuddy最近很火，实测下来的体感是，harness层似乎搭建得还不错，而且对国内模型的兼容度都做得很好，少有的国内应用厂商做出来的、基于国产模型的可用Agent产品。 这篇文章来自 Work
Databricks的联合创始人兼CEO Ali Ghodsi最近整了一个大活。公司有1.1万名员工，AI相关的开销越来越高，到底该用哪个模型搭配哪种执行框架，才能在省钱的同时保住效果？自己动手做了一次大规模测试。这次测试基于Databricks真实的业务代码，覆盖3家主流云厂商，由3000多名工程师的实际工作产出支撑，涉及多种编程语言和任务类型。