
软件行业的范式转变:AI 如何彻底改写游戏规则
软件行业的范式转变:AI 如何彻底改写游戏规则你有没有想过,我们对软件公司的所有认知可能都要被推翻重建?当一家公司用 19 个人就能在一年内做到 1 亿美元 ARR(年度经常性收入)时,当传统需要 500 人团队才能达成的里程碑现在只需要几十人就
你有没有想过,我们对软件公司的所有认知可能都要被推翻重建?当一家公司用 19 个人就能在一年内做到 1 亿美元 ARR(年度经常性收入)时,当传统需要 500 人团队才能达成的里程碑现在只需要几十人就
在9月底的苏黎世电影节上,一位名叫Tilly Norwood的「女演员」亮相,引发媒体和网友热议。「她」由AI制作公司Particle6打造,是全球首批AI生成演员角色之一。Tilly的出现,意味着以Sora为代表的AI视频生成技术正加速渗透,并可能深刻改变影视行业。
这个国庆,我难得地,拥有了一大段完全属于自己的时间。 没有工作,没有社交,没有KPI。 每天除了打游戏、看小说、电影之外,就是随意的跟AI进行对话,以前更多的是功利性的,必须需要它帮我处理是什么事情,
全人类对AI的依赖越来越严重了,这可能会为我们的大脑带来哪些影响?AI工具的正确打开方式是什么,才能尽可能避免给我们的认知带来负面影响?
写代码的规则,正在被悄悄改写!不再是「人+AI一起盯屏幕」,而是一次性放出十几个任务,让代理们各自跑。真正的门槛,也不再是你能写多少行代码,而是你能不能写清楚需求、明确地拆分任务、快速浏览结果。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
结合现在已经非常成熟 CLI、IDE 工具等的辅助,采用编码智能体进行开发工作已经成为了一种常态,甚至成为了一种新的生活方式。不仅仅是程序员,产品类、设计类岗位的从业人员都已广泛采用 AI 编码智能体辅助工作,AI 生成的代码比例越来越高。
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案:UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化,构建交互评测环境,用于专门检验大模型是否真正 “懂人”;UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上,搭建统一的用户交互强化学习框架,并系统探索以用户为驱动的奖励建模。
清华大学朱军教授团队,NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习(RL)范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设,直接在前向加噪过程(forward process)上进行优化
“科学的尽头是玄学。”朋友圈的 985 研究生如是说。 封面图片由AI生成 “AI 说我能暴富,但我书都没翻开。” 2018 年,一个男大学生因为朋友的怂恿,酒局中打开了一本星座占卜书,当他只是根据朋