在这个开源「从夯到拉」榜单,我终于明白中国 AI 为什么能逆袭
在这个开源「从夯到拉」榜单,我终于明白中国 AI 为什么能逆袭最近几天,一张开源模型的等级列表在 X 上被疯狂转载。 从夯到拉,国产开源模型排在了数一数二的位置,DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、还有 MiniMax 是全球开源模型的前五名。
最近几天,一张开源模型的等级列表在 X 上被疯狂转载。 从夯到拉,国产开源模型排在了数一数二的位置,DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、还有 MiniMax 是全球开源模型的前五名。
马斯克的Grok这两天再次大规模「翻车」,在邦迪海滩枪击案等重大事件中胡言乱语,将救人英雄误认为修树工人和以色列人质,甚至混淆枪击与气旋。这不仅是技术故障,更暴露了生成式AI在处理实时信息时致命的 「幻觉」 缺陷。当算法开始编造现实,我们该如何守住真相的底线?
通用大模型(LLM)的狂飙突进,终于在医疗垂直领域的「最后一公里」撞上了硬墙。虽然 ChatGPT 在 USMLE(美国执业医师资格考试)中表现优异,但在面对需要「火眼金睛」和「毫厘必争」的心脏手术台上,通用大模型的表现究竟如何?
就在刚刚,英伟达正式开源发布了其新一代AI模型:NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成:Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
正如奥特曼执意打造硬件,试图打破手机屏束缚,要让 AI 感受物理世界;Looki 的诞生也源于同样的渴望:补齐大模型「感官智能」的最后拼图,将现实场景实时转化为上下文,驱动人机交互从「被动问答」进化为「主动共鸣」。
“与AGI太过遥远的炒作相比,我非常喜欢这种 3 到 5 年的时间窗口。”“AI 现在最大的问题,已经不是不够聪明,而是太难真正落地。”这些非常务实的观点,并不是出自AI怀疑论者。相反,它出自硅谷圈内那位“工程与学术”的双修神话:
今年早些时候给大家介绍了 AI 视频生成 Agent Medeo 的 0.5 版本,当时他们已经算是这个品类的先行者了。
当前,AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时,也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
从 0 到上线,在OpenAI内部,安卓版 Sora经历的时间只有 28 天,而且期间只用了 2-3 名员工。
过去三年,扩散模型席卷图像生成领域。以 DiT (Diffusion Transformer) 为代表的新一代架构不断刷新图像质量的极限,让模型愈发接近真实世界的视觉规律。
南洋理工大学研究人员构建了EHRStruct基准,用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11项核心任务,包含2200个样本,按临床场景、认知层级和功能类别组织。研究发现通用大模型优于医学专用模型,数据驱动任务表现更强,输入格式和微调方式对性能有显著影响。
近期,强化学习(RL)技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
在Anthropic,有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制,还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍,反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人,年薪中位数可以高达15万美元。
随着通用型(Generalist)机器人策略的发展,机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务,但这也带来了显著的挑战。
如果把用户在互联网上留下的每一个足迹都看作一段记忆,那么现在的推荐系统大多患有 “短期健忘症”。
要说真学术,还得看推特。
模型架构的重要性可能远超我们之前的认知。
「奔向AGI」栏目聚焦AI大模型、AI agent、AI应用、芯片、机器人等前沿、热门的AI技术和商业创新。 作者丨冯汝梅 编辑丨关雎 人工智能赛道又一个惊人融资事件诞生。 2025年12月8日,由前
全球首个多模态交互式知识智能体服务商「玄华智能 Ember AI」已完成数千万元人民币天使轮融资,本轮由云时资本独家投资,逐浪资本担任长期独家财务顾问。「玄华智能」由一支兼具深厚互联网产品背景、顶尖AI技术实力和大规模商业化运营经验的团队创立。
AI医疗,出现了超级独角兽!据报道,AI医疗企业OpenEvidence正在进行新一轮2.5亿美元融资,估值已经达到惊人的120亿美元!这已经是OpenEvidence一年内的4次融资,投资人对这家公司的追捧程度可见一斑。
前有 vibe coding ,随着 nano banana 升级 pro, vibe PPT 也跟着来了。最近我在 GitHub 上挖到一个项目:banana slides 。这是一个基于 nano banana pro 的原生 AI PPT 生成应用。
当李飞飞指明空间智能是 AI 的下一站时,行业才猛然发现,通往这一站最关键的「数据船票」,其实早就握在了这位行业老兵手中。
你有没有发现这样一个问题,随着我们与聊天机器人对话的深入,好像不自觉地会越问越多,AI 源源不断地为我们提供可能的数据、资料,并贴心地询问下一步可能的需要。
给你 30s,介绍一下今天你的 OOTD 吧。
最近,网友们已经被AI「手指难题」逼疯了。给AI一支六指手,它始终无法正确数出到底有几根手指!说吧AI,你是不是在嘲笑人类?其实这背后,暗藏着Transformer架构的「阿喀琉斯之踵」……
ChatGPT 号称是最有情商、越聊越懂你的 AI,但是,你有没有想过,它是怎么记住你的。昨天刷 X 的时候,我看到一个帖子。一个叫 Manthan Gupta 的开发者,做了一件挺疯狂的事。他花了好几天时间,通过对话实验逆向破解了 ChatGPT 的记忆系统。
我们正处在一个AI Agent(智能体)爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm(多智能体蜂群),新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后,开发者的工作往往更像是一门“玄学”,我们凭直觉调整提示词,凭经验增加Agent的数量,却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
2025年12月12日,波士顿大学的 Andrey Fradkin 团队发布了一项令业界瞩目的研究 《The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply, and Demand for LLMs》(智能的新兴市场:LLM的定价、供给与需求)。
压缩即智能,又有新进展!
近日,在全球人工智能领域最具影响力的顶级学术会议 NeurIPS(神经信息处理系统大会)上, 清华大学和蚂蚁数科联合提出了一种名为 Dual-Flow 的新型对抗攻击生成框架。