在云栖,我们遇见了最会玩的「AI 原住民」
在云栖,我们遇见了最会玩的「AI 原住民」在 2025 云栖大会前沿应用馆,最先吸引人们注意力的,可能不是某个具体的产品,而是一面面展示年轻人群像和提问的展墙,和墙前驻足的年轻人们。
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在 2025 云栖大会前沿应用馆,最先吸引人们注意力的,可能不是某个具体的产品,而是一面面展示年轻人群像和提问的展墙,和墙前驻足的年轻人们。
今年 8 月,GPT-5 发布,其在多个任务和基准上都表现卓越,但几乎和人世间的所有事物一样,并不是所有人都满意。尤其是 GPT-5 发布后「OpenAI 移除 ChatGPT 中模型选择器」的做法更是备受诟病(尤其是移除了情感表达更佳的 GPT-4o),甚至引发了诸多用户的「网上请愿」,详见我们的报道《用户痛批 GPT-5,哭诉「还我 GPT-4o」,奥特曼妥协了》。
在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
百度杀入 AI 视频生成赛道后,就一直加班加点卷个不停。 7 月初,百度第一次正式官宣蒸汽机 1.0 模型,以极致指令遵循能力惊艳亮相;8 月底,百度又发布全球首个中文音视频一体化模型百度蒸汽机 2.0,实现生成视频中人物口型、表情、动作的毫秒级同步。
当机器人成为各大科技展会最受瞩目的焦点,当具身智能论坛场场爆满、一票难求,我们不难发现:这个领域正在经历前所未有的关注热潮。
AI博士就业市场呈现两极分化:顶尖人才获百万年薪,但多数普通博士面临困境。他们因论文成果不足、研究方向非热门、缺乏人脉推荐、与企业需求脱节等因素,在求职中屡屡碰壁。学术评审混乱、论文内卷、产学脱节及对行业快速迭代的焦虑,进一步加剧了普通AI博士的就业压力。
GPT-5正改写科学发现的规则!一篇重磅论文揭秘,「量子版NP难题」竟被GPT-5在30分钟之内攻克了,然而这要耗费人类1-2周的时间。照这种速度发展下去,AI离完成「诺奖级」突破真的不远了。
我用ChatGPT越来越少了,即使他有记忆的情况下,我还是非常非常的不喜欢GPT-5。 因为在很多话题的质量上,现在跟Gemini 2.5 Pro相比,几乎就是一坨。 但是作为一个自媒体博主,为了有时
我想聊个反向操作:咱们普通人,如何用有限的资源,轻松驯服一个 AI 模型,让它变成我们专属的垂直领域小能手?主角,就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B,它不仅全面领先同规格模型,甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
据多位知情人士透露,xAI不仅突然裁员,更有多位创始团队核心成员和关键高管相继离职。甚至,上任xAI的首席财务官CFO只干了3个月,选择离职走人。这场「离职潮」的背后,据称源于对公司发展方向的严重分歧、对马斯克不稳定管理风格的失望,以及对能否真正追赶上OpenAI等竞争对手的日益增长的悲观情绪。