你有没有想过，一家只有四个员工的公司，能做到年收入600万美元？这听起来像是天方夜谭，但 Oleve 正在让这个看似不可能的故事成为现实。我最近深入研究了这家由 Sid Bendre 领导的创业公司，发现了一个令人震撼的事实：他们不仅实现了这个惊人的财务数据，还在短短两年内服务了超过500万用户，从第九个月开始就实现了盈利。
现在，国内研究机构就从数据基石的角度出发，拿出了还原真实动态世界的新进展：上海人工智能实验室、北京理工大学、上海创智学院、东京大学等机构聚焦世界生成的第一步——世界探索，联合推出一个持续迭代的高质量视频数据集项目——Sekai（日语意为“世界”），服务于交互式视频生成、视觉导航、视频理解等任务，旨在利用图像、文本或视频构建一个动态且真实的世界，可供用户不受限制进行交互探索。
余家辉。 一个在中文互联网几乎隐形的名字，却让硅谷两大AI巨头撕破脸皮。
Ilya，被迫当公司CEO了。是的，即便两次改变了AI、改变了世界，但Ilya一直是研究员、首席科学家…而这一次，不得不当自己创办公司的CEO。全怪Meta挖人太狠，全怪扎克伯克开的薪资条件无法拒绝。
近日，北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果：LSTKC++ 。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
人工智能（AI），如果可以像人类一样“思考”，或许能够帮助我们理解人类的思维方式，尤其是不同心理状态（如抑郁或焦虑）的人群如何做出决策，进而为人类健康研究提供一个新视角。
DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。
最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
