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ZPedia丨字节AI产品继续分化,多款产品下载量距年内高点接近腰斩,通用Agent热度不再,Kimi逆势增长30%

ZPedia丨字节AI产品继续分化,多款产品下载量距年内高点接近腰斩,通用Agent热度不再,Kimi逆势增长30%

ZPedia丨字节AI产品继续分化,多款产品下载量距年内高点接近腰斩,通用Agent热度不再,Kimi逆势增长30%

在 Web 端 AI 产品中,ChatBot 仍然牢牢占据访问量的主导地位,「DeepSeek」、「豆包」与「通义」位列榜单前三,构成头部竞争格局。然而,这一阵营内部也开始显现出明显的分化趋势。

来自主题: AI资讯
5866 点击    2025-07-20 11:35
DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」

DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」

DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」

剧本杀大家都玩过吗?这是一种经典的桌上角色扮演游戏(TTRPG), 游戏中的核心人物是游戏主持人(GM), 相当于整个世界的「导演 + 编剧 + 旁白」,负责掌控游戏环境,讲述故事背景,并扮演所有非玩家角色(NPC)。

来自主题: AI技术研报
7004 点击    2025-07-16 15:42
深度|微软削减AI芯片研发雄心,Maia系列推迟至2028,寄望降维打击应对NVIDIA

深度|微软削减AI芯片研发雄心,Maia系列推迟至2028,寄望降维打击应对NVIDIA

深度|微软削减AI芯片研发雄心,Maia系列推迟至2028,寄望降维打击应对NVIDIA

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。

来自主题: AI资讯
5179 点击    2025-07-08 11:45
野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源

野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源

野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源

没等来 DeepSeek 官方的 R2,却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体!这两天,一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了!这个模型的速度比 R1-0528 快 200%,比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势,它在 GPQA Diamond(专家级推理能力问答基准)和 AIME 24(数学推理基准)上的表现均优于 R1,但未达到 R1-0528 的水平。

来自主题: AI资讯
7644 点击    2025-07-04 22:18
ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化(DDO)。

来自主题: AI技术研报
5923 点击    2025-07-02 10:33
NVIDIA Tensor Core 的演变:从 Volta 到 Blackwell

NVIDIA Tensor Core 的演变:从 Volta 到 Blackwell

NVIDIA Tensor Core 的演变:从 Volta 到 Blackwell

在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中,我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展,使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律,并且单位 token 成本也相应地迅速降低。

来自主题: AI技术研报
6101 点击    2025-06-24 11:09
首个「万亿级时间点」预训练,清华发布生成式时序大模型日晷 | ICML Oral

首个「万亿级时间点」预训练,清华发布生成式时序大模型日晷 | ICML Oral

首个「万亿级时间点」预训练,清华发布生成式时序大模型日晷 | ICML Oral

清华大学软件学院发布生成式时序大模型——日晷(Sundial)。告别离散化局限,无损处理连续值,基于流匹配生成预测,缓解预训练模式坍塌,支持非确定性概率预测,为决策过程提供动态支持。

来自主题: AI资讯
8294 点击    2025-06-20 15:34
沉迷贪吃蛇,7B小模型竟变身「数学天才」!几何推理碾压GPT-4o

沉迷贪吃蛇,7B小模型竟变身「数学天才」!几何推理碾压GPT-4o

沉迷贪吃蛇,7B小模型竟变身「数学天才」!几何推理碾压GPT-4o

NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏,AI不仅掌握了游戏技巧,还培养出强大的跨领域推理能力,在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。

来自主题: AI技术研报
5301 点击    2025-06-17 16:53