当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
做了大量的用户调研后，Ropet团队得到一个重要认知，用户对于AI情感陪伴产品的需求，其实并不是“对话”。
虽然旋转位置编码（RoPE）及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用，但将一维 RoPE 扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
本期我们邀请到了萌友科技的 CEO 何嘉斌，一位从北京服装学院走出的产品设计师，以独特的女性视角和理工科思维，打造出“桌宠”Ropet——一款不以功能取胜、却以“无用之美”打动人心的情感陪伴机器人。
长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。
据美国田纳西州孟菲斯市当地媒体报道，xAI计划在未来继续使用燃气轮机为其位于孟菲斯的“Colossus”超级计算机供电。今年1月，xAI附属公司CTC Property向田纳西州谢尔比县申请了15台燃气轮机的运营许可证，许可证将允许这些燃机从2025年6月至2030年6月持续运行。
开发者工具正在随着 AI 的快速发展而改变。因此，那些在其工作流程中更容易采用 AI 的公司正受到广泛关注。2022 年，一家名为 n8n（发音为“enay-ten”）的初创公司将其工作流自动化平台转向更加 AI 友好，该公司表示其收入增长了 5 倍，仅在过去两个月就翻了一番。
Llama都在用的RoPE（旋转位置嵌入）被扩展到视频领域，长视频理解和检索更强了。
