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2000亿!孙正义要投出AI史上最大单笔融资

2000亿!孙正义要投出AI史上最大单笔融资

2000亿!孙正义要投出AI史上最大单笔融资

1月28日消息,据彭博社和《华尔街日报》最新披露,软银集团正与OpenAI洽谈一笔最高达300亿美元(约合人民币2083.8亿元)的追加投资。

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9079 点击    2026-01-28 19:53
速递|高通800万美元投资AI合同审阅平台SpotDraft,可完全离线处理数据,半年内估值翻倍

速递|高通800万美元投资AI合同审阅平台SpotDraft,可完全离线处理数据,半年内估值翻倍

速递|高通800万美元投资AI合同审阅平台SpotDraft,可完全离线处理数据,半年内估值翻倍

随着无需向云端发送敏感数据、以隐私为先的企业级人工智能需求日益增长,SpotDraft 已从高通风险投资公司获得 800 万美元战略 B 轮扩展融资,以扩展其面向受监管法律工作流程的端侧合同审评技术。

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9661 点击    2026-01-28 15:32
AAAI 2026 Oral | SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,开启单目语义场景补全高效新范式

AAAI 2026 Oral | SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,开启单目语义场景补全高效新范式

AAAI 2026 Oral | SplatSSC:解耦深度引导的高斯泼溅,开启单目语义场景补全高效新范式

单目 3D 语义场景补全 (Semantic Scene Completion, SSC) 是具身智能与自动驾驶领域的一项核心技术,其目标是仅通过单幅图像预测出场景的密集几何结构与语义标签。

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8636 点击    2026-01-28 14:58
2026 年,全球 CEO 对 AI 的态度,集体变了

2026 年,全球 CEO 对 AI 的态度,集体变了

2026 年,全球 CEO 对 AI 的态度,集体变了

CEO 们正利用技术重塑企业、在新领域寻找增长机会,同时也清楚意识到前方威胁正在加剧。

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7029 点击    2026-01-28 14:57
OpenAI 的最强对手,离「AI Windows」又近了一步

OpenAI 的最强对手,离「AI Windows」又近了一步

OpenAI 的最强对手,离「AI Windows」又近了一步

Anthropic 又一次证明,「超级底层」,才是 AI 成功的关键。

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5175 点击    2026-01-28 14:56
曾在一线手搓材料,如今他要为每家企业配一位AI CTO | 专访律动造物谢童

曾在一线手搓材料,如今他要为每家企业配一位AI CTO | 专访律动造物谢童

曾在一线手搓材料,如今他要为每家企业配一位AI CTO | 专访律动造物谢童

在 AI 浪潮席卷全球的今天,大模型在写诗、作画、敲代码上已经展现出惊人的天赋。然而,在面对严谨、硬核的物质科学(物理、化学、材料)时,却常常表现得像个“偏科生”:它们能侃侃而谈化学理论,却在最基础的分子式、晶体结构书写和反应推理上频繁出现不稳定输出:说的像那么回事,写出来却漏洞百出。

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5772 点击    2026-01-28 14:54
Z Product|解析Fal.ai爆炸式增长,为什么说“GPU穷人”正在赢得AI的未来?

Z Product|解析Fal.ai爆炸式增长,为什么说“GPU穷人”正在赢得AI的未来?

Z Product|解析Fal.ai爆炸式增长,为什么说“GPU穷人”正在赢得AI的未来?

10倍速度,重写单位经济:Fal.ai 通过自研推理引擎和极致的软件优化,实现比主流方案快一个数量级的推理速度。商业指标惊人。据Sacra估算,Fal在2025年7月达到约9500万美元年化收入run rate,较2024年7月约200万美元同比约4650% 。技术优势完全转化为市场无法忽视的经济优势。

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8925 点击    2026-01-28 12:06
You are a helpful assistant只是高维空间中的一个脆弱坐标。牛津Anthropic联合发布

You are a helpful assistant只是高维空间中的一个脆弱坐标。牛津Anthropic联合发布

You are a helpful assistant只是高维空间中的一个脆弱坐标。牛津Anthropic联合发布

我们都在System Prompt里写过无数次 You are a helpful assistant,但你是否想过:这行文字在模型的残差流(Residual Stream)中究竟对应着怎样的几何结构?

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6237 点击    2026-01-28 10:15
大模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清

大模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清

大模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清

过去几年,机制可解释性(Mechanistic Interpretability)让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成:从单个神经元到注意力头,再到跨层电路。但在很多场景里,研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”,还包括 “能不能更稳、更准、更省,更安全”。

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9785 点击    2026-01-28 10:13