ChatGPT等AI模型爆发式增长引发关键问题：这场AI革命需要消耗多少能源？本文探究数据中心在乡村地区的快速扩张，以弗吉尼亚州为例，揭示研究者如何通过供应链分析和直接测量两种方法估算AI能耗。
近日，北京大学智能学院袁晓如课题组在中国古籍内容的智能探索方面开展跨学科合作探索取得重要进展。研究通过智能自动分类机制，从大量中国古籍中提取可视化图像，建立大规模中国古代可视化集合
Hugging Face的Open R1重磅升级，7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试，以及模拟真实竞赛的提交策略优化，这款模型展现了惊艳的性能。
3月6日上午，宁波市妇女儿童医学中心的产房中，小名思思的孩子呱呱坠地，医护人员为她进行了血氧饱和度测试以及心脏听诊，数据同步至“CHANGE大模型”（中文名启元大模型），几十秒钟后，大模型给出了“阳性”的红字提示，“是先天性心脏病，但是情况不严重，做好随访，3岁之前做一个微创手术就能根治。”医生安慰着思思的父母。
为了解决视频编辑模型缺乏训练数据的问题，本文作者（来自香港中文大学、香港理工大学、清华大学等高校和云天励飞）提出了一个名为 Señorita-2M 的数据集。该数据集包含 200 万高质量的视频编辑对，囊括了 18 种视频编辑任务。
本文是白鲸出海与联合非凡产研推出的教育产品榜单第二期（对应 2025 年 1 月 AI 教育 web 和 App 数据）。
Manus 爆火出圈，引发 Agent 热潮！从自行理解任务、拆解步骤到选择工具并执行，这需要 Agent 具备强大的复杂工作流编排和任务处理能力，而工作流也是智能体的核心技术之一。
大模型训练几乎消耗尽所有IT数据之后，挖掘OT数据正成为AI落地的重要方向。
没有任何冷启动数据，7B 参数模型能单纯通过强化学习学会玩数独吗？
Magma是一个新型多模态基础模型，能够理解和执行多模态任务，适用于数字和物理环境：通过标记集合（SoM）和标记轨迹（ToM）技术，将视觉语言数据转化为可操作任务，显著提升了空间智能和任务泛化能力。
