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在AI浪潮席卷全球的当下，资本对基础模型与底层算力的追逐已达历史新高，然而，真正流向应用层创业团队的资金却不足一成。这无疑给AI应用领域的创业者们带来了前所未有的挑战：融资窗口收窄、PMF验证加速、全球化竞争加剧。
顶尖高校的论文，竟玩起了AI隐形魔法。外媒重磅揭秘，全球14所名校的17篇论文中，竟偷偷用肉眼不可见的字体，塞进了「只需夸，不许黑」的AI提示，试图忽悠大模型审稿给高分。
清华大学朱军教授团队提出SageAttention3，利用FP4量化实现推理加速，比FlashAttention快5倍，同时探索了8比特注意力用于训练任务的可行性，在微调中实现了无损性能。
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。
Meta挖走OpenAI大批员工后，又用OpenAI的技术搞出新突破。新架构名为2-Simplicial Transformer，重点是通过修改标准注意力，让Transformer能更高效地利用训练数据，以突破当前大模型发展的数据瓶颈。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中，实现了无人机集群自主导航，并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。
据The Information报道，微软正在重绘其自研人工智能服务器芯片的产品路线图，将在未来几年内专注于推出设计更保守、开发难度更低的芯片版本，目标是在2028年前克服当前导致研发延迟的一系列问题。
刷到1分钟AI短视频别只顾着点赞，背后的算力成本让人惊叹。MIT和英伟达等提出的径向注意力技术让长视频生成成本暴降4.4倍，速度飙升3.7倍，AI视频的未来已来！
“上线 4 个月，DAU 破百万，累计用户破千万，用户日均对话次数超 9 次，跻身国内同类产品第一梯队 ——元石科技的‘问小白’用生成式推荐重新定义AI时代的信息获取与消费。
空间智能的落地还需要多久？现在就可以了。