生成图像这件事，会推理的AI才是好AI。 举个例子，以往要是给AI一句这样的Prompt： （3+6）条命的动物。 我们人类肯定一眼就知道是猫咪，但AI的思考过程却是这样的：
服完兵役的31岁程序员Shlomo，一边旅行一边搞了个副业，结果搞出的初创公司居然被收购了，直接原地套现8000万美元，还是现金支付！在Vibe Coding时代，这种爽文般的故事越来越多了。
划一句就能查真伪，但中文、语境理解仍是短板。
普华永道的最新研究揭秘：AI不仅没抢饭碗，还让员工创效翻三倍，数据库工程师岗位暴增2312%。从招聘到绩效，AI正重塑企业运营逻辑。AI能帮你干活，但人情味还得靠自己！
42，这个来自《银河系漫游指南》的「生命、宇宙以及一切问题的终极答案」已经成为一个尽人皆知的数字梗，似乎就连 AI 也格外偏好这个数字。
好夸张…… 参赛大模型全军覆没，通通0分。 谢赛宁等人出题，直接把o3、Gemini-2.5-pro、Claude-3.7、DeepSeek-R1一众模型全都难倒。
随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，注意力运算（Attention）的时间开销逐渐成为主要开销。
扩散模型在视频合成任务中取得了显著成果，但其依赖迭代去噪过程，带来了巨大的计算开销。尽管一致性模型（Consistency Models）在加速扩散模型方面取得了重要进展，直接将其应用于视频扩散模型却常常导致时序一致性和外观细节的明显退化。
xAI正以每月10亿美元的惊人速度烧钱。面对激烈的AI军备竞赛，xAI通过43亿美元的股权融资和50亿美元的债务融资，押注自建基础设施和X平台数据优势，力争2027年实现盈利。这场高风险的豪赌，能否让马斯克再次改写科技史？
谷歌Gemini 2.5系列大模型技术报告发布，一大重点居然是AI玩《宝可梦》？
