“放弃生成式模型，不研究LLM（大语言模型），我们没办法只通过文本训练让AI达到人类的智慧水平。”近日，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国巴黎的2025年人工智能行动峰会上再一次炮轰了生成式AI。
Clay 集成了75+ 数据提供商（如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce），并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式，用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销，提高业务增长效率。
Google Fellow吴永辉博士离职谷歌，正式加入字节跳动，未来将专注于AI基础研究。这位在谷歌深耕17年AI老将，曾主导了神经机器翻译、RankBrain等突破性项目。
在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
白天，安迪在一所名校数学系攻读研究生，夜晚，他则化身数据标注员，应招国内外各种大模型的标注任务，时薪大概在150元～300元。当Deepseek在1月下旬横空出世后，这个工作越来越为外人所知。
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
随着人工智能的加速发展，我们常常担心AI会突然失控、超越人类控制。然而，最新研究指出，这种「突然失控」的场景或许并非最令人担忧的；AI在各个领域逐步取代人类，导致人类权力和影响力的缓慢流失，可能才是更隐蔽、更难以应对的渐变式风险。
视频扩散模型新综述来了，覆盖300+文献的那种。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
AI虚拟细胞，在计算机中代谢的生命体。2024年12月，斯坦福大学、基因泰克制药公司和陈-扎克伯格基金会的研究团队在《Cell》杂志上发表论文[1]，呼吁全球科学界利用AI技术制造这一“数据细胞”。听起来像是科幻电影里的情节，但它正在悄然发生，并即将改变生物医学界的未来。
