
前飞书副总裁创业项目又融资,他还对AI应用提出7条暴论 | 涌现36人
前飞书副总裁创业项目又融资,他还对AI应用提出7条暴论 | 涌现36人涌现(Emergence),是生成式AI浪潮的一个关键现象:当模型规模扩大至临界点,AI会展现出人类一般的智慧,能理解、学习甚至创造。
涌现(Emergence),是生成式AI浪潮的一个关键现象:当模型规模扩大至临界点,AI会展现出人类一般的智慧,能理解、学习甚至创造。
超长上下文窗口的大模型也会经常「失忆」,「记忆」也是需要管理的。
我每天都使用AI,我认为提示工程是一项高级认知技能。
从GPT-2到Llama 4,大模型这几年到底「胖」了多少?从百亿级密集参数到稀疏MoE架构,从闭源霸权到开源反击,Meta、OpenAI、Mistral、DeepSeek……群雄割据,谁能称王?
从 ChatGPT 引发的通用聊天机器人热潮,到如今正迅猛发展的智能体模型,AI 正在经历一次深刻的范式转变:从被动响应的「语言模型」,走向具备自主决策能力的「智能体」。我们也正在进入所谓的「经验时代」或「软件 3.0 时代」。
大模型在潜空间中推理,带宽能达到普通(显式)思维链(CoT)的2700多倍?
自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来,文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图,缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作,一直是学术界和工业界关注的热门问题。
在AI游戏这片充满未知的领域,诸多作品虽怀揣变革的野心,却常因技术瓶颈或创意不足,难以真正触及玩家内心对沉浸式体验的渴望。
想象一下,你在加拿大的森林里迷路5小时,手机电量只剩3%,Google Maps失灵,信号微弱。但ChatGPT靠实时坐标救了场,堪称AI导航的教科书,快来围观。
大家好,熟悉我的读者都知道我去年做了一个 AI 领域周刊 Weekly Gradient[1],周刊初衷是不追任何热点,只讲落地相关内容,但是奈何 AI 领域的变化日新月异,结合自己需求和读者反馈,我决定搞一个专门面向开发者、汇总 AI 技术领域动态的日报,这篇文章向大家介绍日报的定位和实现过程。