AI 会计初创公司 Campfire 于 6 月 30 日宣布完成 3500 万美元 A 轮融资，由 Accel 领投，Foundation Capital、Y Combinator、Capital 49 以及 Mercury 首席财务官 Dan Kang 等天使投资人跟投。
6 月 17 日，一款 AI 占星产品 Starla-Call the Universe 进入了 iOS 美国下载总榜前 10，当笔者以为这又是一个昙花一现的产品时，它不仅能够持续坚守榜单 Top 10 长达半个月，而且到了 6 月 24 日，另一款产品 Astra-Life Advice 也进入了美榜前 10，两款同类产品相继进入 Top 10，并双双持续在榜超 1 周的时间。
过去几年，通用视觉模型（Vision Generalist Model，简称 VGM）曾是计算机视觉领域的研究热点。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
大约 7 年前，我发布了一个名为 SDK Monitor 的小工具应用，用来监控设备上安装的所有应用使用的 targetSDK API 级别。当时正值 Google 开始强制推行 targetSDK 最低版本限制（现在要求至少是去年的版本），于是我的原始应用很快就变旧了。随着时间的推移，我甚至已经无法再打开 Android Studio 去维护它了——开发环境和技术体系早已焕然一新。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）近年来展现出巨大的潜力，在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展，而异常检测（Anomaly Detection, AD）作为人工智能领域的关键研究任务，在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。
近年来，随着视觉生成模型的发展，视觉生成任务的输入序列长度逐渐增长（高分辨率生成，视频多帧生成，可达到 10K-100K）。
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。
让AI看懂95万物种，并自己悟出生态关系与个体差异!俄亥俄州立大学研究团队在2亿生物图像数据上训练了BioCLIP 2模型。大规模的训练让BioCLIP 2取得了目前最优的物种识别性能。
你有没有想过，创业这件事可能彻底变了？不再是硅谷精英的专利，不再需要巨额资金和深厚技术背景，甚至不再需要风险投资的支持。AI 正在彻底重新定义创业的门槛和玩法。
