AI带来的机遇远比科技行业面临的所有机遇要大，但这需要初创企业转变观念，不再寻求颠覆和摧毁老牌企业，而是改造它们，因为初创企业在很多方面都处于劣势。成功应用AI需要两样东西：大量数据和昂贵的算力。大公司正好拥有这两样东西。
通用语言模型率先起跑，但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因，语言中蕴含大量序列信息，能做更深入的推理；而视觉模型的输入内容更加多元、复杂，输出的任务要求多种多样，需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知，传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
Scaling Law不仅在放缓，而且不一定总是适用！ 尤其在文本分类任务中，扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。
全网独一份o1 pro架构爆料来了！首创自洽性机制打破推理极限，「草莓训练」系统首次揭秘。更令人震惊的是，OpenAI和Anthropic自留Orion、Claude 3.5超大杯，并不是内部失败了，而是它们成为数据生成的秘密武器。
ACM SIGKDD（简称 KDD）始于 1989 年，是全球数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议。KDD 2025 将于 2025 年 8 月 3 日在加拿大多伦多举办。
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提起AI产品赚钱，人们就兴奋。 看组数据：剪映和CapCut，两个软件全球每月用户超过8亿。到2024年，赚钱增长了三倍多，总共差不多有一百亿人民币。
近日，Crusoe Energy 宣布已筹集 6.86 亿美元，使其最新融资目标达到 8.18 亿美元。这笔资金将主要用于在德克萨斯州建设一个大型 AI 数据中心，并计划将该中心租赁给 Oracle（甲骨文）、微软 和 OpenAI 等知名公司，以支持其不断增长的算力需求。
在探索迈向AGI（通用人工智能）物理世界的路径中，通用机器人被视作关键载体。
只需要在手腕上戴一个腕带，就能够实现隔空打字。Meta近期推出的开源表面肌电图（sEMG）数据集，可进行姿态估计和表面类型识别，推动神经运动接口发展。
