深度|2026年,AI将从炒作走向务实
深度|2026年,AI将从炒作走向务实如果说2025 年是 AI 接受现实检验之年 ,那么 2026 年这项技术将走向实用化。业界焦点已从构建日益庞大的语言模型,转向更艰巨的使命——让 AI 真正可用。
如果说2025 年是 AI 接受现实检验之年 ,那么 2026 年这项技术将走向实用化。业界焦点已从构建日益庞大的语言模型,转向更艰巨的使命——让 AI 真正可用。
Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding,正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊,AI 可以把功能写出来」的体验,极大提升了简单任务的开放效率。
如果只看今年的融资热度,AI 陪伴几乎是最不需要「被解释」的赛道之一。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward,optimizer step 等⼀系列基本原语,分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联,
一个百元级的「红灯」,如何成了信息焦虑时代的解药?
近日消息,在拉斯维加斯举行的 CES 2026 上,波士顿动力与谷歌 DeepMind 宣布达成一项全新的 AI 合作伙伴关系,旨在为人形机器人开启一个全新的人工智能时代。
flomo 是我今年用过的应用里,少数真正把 AI 从「好玩」做到「好用」的产品。
2025 年,人工智能的发展重心正在发生一次根本性转移:从追求模型的规模,转向构建其理解与解决复杂现实问题的能力。在这一转型中,高质量数据正成为定义 AI 能力的新基石。作为人工智能数据服务的前沿探索者,数据堂深度参与并支撑着这场变革的每一个关键环节。本文将深入解读 2025 年 AI 五大技术趋势及其背后的数据需求变革。
2025 年,随着李飞飞等学者将 “空间智能”(Spatial Intelligence)推向聚光灯下,这一领域迅速成为了大模型竞逐的新高地。通用大模型和各类专家模型纷纷在诸多室内空间推理基准上刷新 SOTA,似乎 AI 在训练中已经更好地读懂了三维空间。
现在搞 AI 创作,最缺的其实不是模型,是耐心…为了做个像样的视频,活生生逼成了搬运工。