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过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
智能体时代，如何让视觉分割更准确？
就在今天，教皇的首份AI通谕震撼发布，42300字宣言《壮丽人性》引人深思！Anthropic联创也绝望向教皇求助：大模型已经演化出恐惧与悲伤，人类实验室已经无法自我修正。
众所周知，大模型训练成本极高。
法国巴黎银行正与法国人工智能初创公司 Mistral AI 及其他合作伙伴合作，为应对 Anthropic 旗下 Mythos 等新模型带来的网络安全威胁做准备。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。
核心观点：上海首起AI中转站非法经营案，揭示了跨境AI接口转售的法律风险。AI中转站若未取得ICP证、未履行数据出境安全评估、未备案即调用境外模型，将面临最高5年有期徒刑的刑事风险。本文从技术原理、法律定性、跨境合规三个维度，为AI从业者提供系统性风险防范指南。
当你把一段长达9分钟、在“晴空万里”与“冰天雪地”间剧烈切换的冰岛旅行Vlog输入给大模型，并要求它做一份旅行攻略时，常规的视觉大模型通常只能给出一份基于字幕和画面标签拼凑的“流水账”。
最近到了毕业季，好多朋友来找我聊一件事：有什么办法帮他降 AIGC。