成立一年半累计融资超 20 亿,这个团队想搞定具身智能最难的「数据瓶颈」
成立一年半累计融资超 20 亿,这个团队想搞定具身智能最难的「数据瓶颈」用「无本体数采」的方式训练具身模型,灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
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用「无本体数采」的方式训练具身模型,灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
昨日,OpenAI 宣布收购了 Promptfoo 以保障其 AI 智能体的安全。这家成立于 2024 年的 AI 安全初创公司,专注于保护大语言模型免受网络攻击。OpenAI 在一篇博客文章中表示,交易完成后,Promptfoo 的技术将整合进 OpenAI Frontier,该平台是其近期推出的、供企业构建和管理 AI 智能体的平台。
三年前,我们发布了这份榜单的第一版,目标很简单:找出哪些生成式 AI 产品真正被主流消费者使用。在当时,「AI 原生」公司和其他公司之间的界限很清晰。ChatGPT、Midjourney 和 Character.AI 都是围绕基础模型从零构建的产品,而软件行业的其他玩家还在摸索这项技术该怎么用。
DragStream,首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体,自由平移、旋转或变形,系统自动保持后续帧连贯自然,无需重训模型,无缝适配主流AI视频生成器,真正实现「所见即所得」。
视频生成进入大规模时代,但计算成本也炸了。
如果你在过去一年关注过大模型训练的技术,大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器,被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接:对动量矩阵进行正交化,让各个奇异方向上的更新速率一致,提升训练效率。
在生成式 AI 的浪潮中,自回归(Autoregressive, AR)模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而,其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制,天生限制了并行生成的可能性。
OpenClaw爆火但安装门槛极高,催生天价代装生意。AutoClaw(澳龙),将其打包为一键安装桌面应用,小白也能1分钟上手。内置全新Agent模型Pony-Alpha-2,支持模型热插拔与飞书集成,50+技能开箱即用,彻底终结「付费装虾」时代。
最近,一批顶级通用大模型参加了三场特殊的“工业执业考试”。
近年来,随着大语言模型规模与知识密度不断提升,研究者开始重新思考一个更本质的问题:模型中的参数应如何被组织,才能更高效地充当「记忆」。