“很正确，无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
医疗机构选择AI，只看这三点。很长时间里，医疗始终被认为是新兴技术应用里最难啃的阵地。 就拿医疗数字化来说，就走得极为不容易。在当下7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT 预算仅占630亿美元。
杨红霞要走一条和阿里、字节截然不同的模型训练之路。
具身智能赛道的想象力，远比眼前的机器人要辽阔。
最近，一个视频在推上传疯了。
微软 AI 首席执行官穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）正试图走一条微妙的路线。
AI泡沫，比互联网泡沫还危险？投资人都在装作看不见？
读者，您好！今天想跟您聊一个硬核又极具启发性的项目——HGM（Huxley-Gödel Machine）。我刚刚一起花了几个小时，从环境配置的坑，一路“打怪升级”到让它最终跑完，相信您可能已经从别的公众号上看到了这篇文章。
当下主流的视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM），通常都采用这样一种设计思路：将预训练的视觉编码器与大语言模型通过投影层拼接起来。这种模块化架构成就了当前 VLM 的辉煌，但也带来了一系列新的问题——多阶段训练复杂、组件间语义对齐成本高，不同模块的扩展规律难以协调。
多模态图片检索是计算机视觉和多模态机器学习领域很重要的一个任务。现在大家做多模态图片检索一般会用 CLIP/SigLIP 这种视觉语言大模型，因为他们经过了大规模的预训练，所以 zero-shot 的能力比较强。
