Anthropic联创罕见曝内部文化:不相信炒作!ScalingLaw没有放缓;资金和算力远少于OpenAl,却多次推出SOTA
Anthropic联创罕见曝内部文化:不相信炒作!ScalingLaw没有放缓;资金和算力远少于OpenAl,却多次推出SOTA在 Anthropic 成立五周年前夕,联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 罕见接受了公开采访!
在 Anthropic 成立五周年前夕,联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 罕见接受了公开采访!
今日,三星在CES 2026“First Look”活动上发布了AI家居“全家桶”,三星将其比喻为“AI生活伴侣”,分为娱乐伴侣、家庭伴侣、健康伴侣三部分。娱乐伴侣方面,三星发布了130英寸Micro RGB电视、电视AI技术Vision AI Companion(VAC)、wifi音响Music Studio 5和Music Studio 7
还记得前段时间分享了2026年如何把AI全流程纳入软件工程的那位谷歌工程师吗?他是谷歌 Cloud AI 负责人Addy Osmani。这一回,他又写了一篇博客文章,分享了自己在谷歌工作14年总结的21条教训。
AI不应是巨头游戏,模型也不是越大越聪明。近日,「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型,剑指Scaling Law软肋,为轻量化、开放式AI探索了新方向。
最近,视频会议软件公司 Zoom 发布了一条出人意料的消息:他们宣称在“人类最后的考试”(Humanity s Last Exam,简称 HLE)这个号称当前 AI 领域最具挑战性的基准测试上,取得了 48.1% 的成绩,比此前由 Google Gemini 3 Pro(带工具)保持的 45.8% 高出 2.3 个百分点。
在大模型研究领域,做混合专家模型(MoE)的团队很多,但专注机制可解释性(Mechanistic Interpretability)的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合,从底层机制理解复杂推理过程的工作,更是凤毛麟角。
近日,来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架,为人形机器人移动操作(loco-manipulation)领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示,即可自动生成海量训练数据,实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作,有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”,在很多任务上,这确实有效。
马斯克麾下的新AI虚拟女友Ani看似风光地上线,背后却被曝出员工被迫提供面容和声音等生物数据用于训练。这一做法在xAI公司内部引发争议,多名员工担心自己的相貌和声音可能被滥用于深度伪造,或在未授权情况下被他人使用。此事也让业界反思,在AI竞赛中冲锋陷阵的公司,是否正在以侵犯隐私和道德边界为代价换取技术进步。
近期,Google DeepMind 发布新一代具身大模型 Gemini Robotics 1.5,其核心亮点之一便是被称为 Motion Transfer Mechanism(MT)的端到端动作迁移算法 —— 无需重新训练,即可把不同形态机器人的技能「搬」到自己身上。不过,官方技术报告对此仅一笔带过,细节成谜。