科氪|打造AI终端生态“全球会客厅”:荣耀阿尔法全球旗舰店落地深圳湾
科氪|打造AI终端生态“全球会客厅”:荣耀阿尔法全球旗舰店落地深圳湾2025年9月30日,荣耀阿尔法全球旗舰店在深圳湾万象城正式开业。作为荣耀阿尔法战略线下落地的核心载体,该旗舰店以“AI终端智慧生活创新工坊”为核心定位,既是科技与人文交融的全球旗舰新地标,也是链接AI领域志趣人群、生态伙伴的开放平台,为大湾区AI产业升级、新质生产力提升带来了具象化场景支撑,也为国庆中秋双节的大众科技文旅体验注入全新动能。
2025年9月30日,荣耀阿尔法全球旗舰店在深圳湾万象城正式开业。作为荣耀阿尔法战略线下落地的核心载体,该旗舰店以“AI终端智慧生活创新工坊”为核心定位,既是科技与人文交融的全球旗舰新地标,也是链接AI领域志趣人群、生态伙伴的开放平台,为大湾区AI产业升级、新质生产力提升带来了具象化场景支撑,也为国庆中秋双节的大众科技文旅体验注入全新动能。
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介,易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive(FutureSightDrive)提出 “时空视觉 CoT”(Spatio-Temporal Chain-of-Thought),让模型直接 “以图思考”,用统一的未来图像帧作为中间推理步骤,联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
AI Agent赋能出行领域,将带来怎样的全新体验?滴滴给出了自己的答案,于近日面向公众内测上线了小滴这款打车Agent,颠覆了滴滴自己亲手开创的打网约车的传统模式。
模型上下文协议 (MCP) 是连接 LLM/Agent 与外部工具的通信标准。它允许 LLM 动态发现并调用 API工具,将他们串成一个完整的工作流,从而实现自主规划、推理与执行。 上个月我们悄悄发布
近年来,以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型(Large Language Models, LLMs)的推理能力与对齐性能,尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述,但其涵盖范围较为有限,未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
OpenAI DevDay不只是发布会,更是硅谷势力扩张的宣言。相比2023年仅靠ChatGPT撑场,如今生态布局已覆盖硬件、社交和浏览器,奥特曼或将发布ChatGPT浏览器,点燃AI编程新战场。
AI又又又帮陶哲轩解决了一个难题!消息来自陶本人最新发帖,他直言不讳地表示:甚至,如果没有AI,他也不会决定采用目前已经取得成功的关键策略。
全球文生图大模型王座,易主了。就在刚刚,LMArena竞技场发布了最新的文生图榜单,第一名来自中国,属于腾讯混元图像3.0!不仅超越了谷歌的Nano Banana,也超越了字节的Seedream和OpenAI的gpt-Image,在全球26个大模型中稳居第一。
奥特曼在一期访谈中,表示ChatGPT从1到10的艰难过程已过去,接下来从10到100可能会容易很多。除此之外,奥特曼也为我们揭秘了ChatGPT是如何诞生的,以及OpenAI的未来愿景等问题。
Agent(智能体)是最近一段时间的人工智能热点之一,将大语言模型的能力与工具调用、环境交互和自主规划结合起来,使其能够像虚拟助理一样完成复杂任务。 其中「计算机使用智能
暴晒+ 沥青 + 锡板 = 世界上第一张照片? 听起来有些像是化学实验,但这正是被学界普遍认可的世界上第一张照片——《勒格哈的窗外景色》的诞生方式,尽管具体年份仍有争议,但也即将度过 200 岁的生日
近日,微软和多家公司、高校、研究机构组成的联合团队在生物科学领域发现了一个重大的“零日漏洞”。他们利用开源的人工智能蛋白质设计工具,基于 72 种已知危险蛋白,模拟生成了 7 万多种原始有害蛋白质的变体,并将它们放入 4 种现有的生物安全筛查系统中。
今年滴滴悄悄上线了一个 AI 图寻产品「在哪儿问问」,目前产品体验仅有微信小程序端。不同于 GeoGuessr 的娱乐性,它更偏向实用的工具属性:拍一张,就能知道在哪儿;想去哪里,AI 马上帮你找。
十月AI战场,热闹得不像话。Sora 2刚刚亮相,Gemini 3.0就已蓄势待发。网友内测demo流出,前端和web编码强到离谱。坊间传闻,Gemini 3.0最晚下周上线。今天,谷歌内部研究人员在X上,频频发文暗示——BIG THINGS!
想象一下,医院和诊所里三分之一的员工不是在治病救人,而是在接电话、填表格、追保险理赔。这不是什么小问题,而是一个让整个医疗体系运转缓慢、成本高昂的巨大黑洞。
终于,Nano Banana正式开放API了! 现在大家不仅可以直接在Google AI Studio里基于Nano Banana,手动搓出属于自己的App,还可以通过Gemini API接入任意发挥了。
大模型最让人头疼的毛病,就是一本正经地「瞎编」。过去,只能靠检索补丁或额外训练来修。可在NeurIPS 2024 上,谷歌抛出的新方法SLED却告诉我们:模型其实知道,只是最后一步忘了。如果把每一层的「声音」都纳入考量,它就能从幻觉中被拉回到事实。
我惊! 图灵奖得主、AI三巨头之一的LeCun在Meta待得是如坐针毡。 Yann LeCun已经直接跟同事表示,自己可能会辞去FAIR首席科学家的职务。
想象一下,AI取代了你的工作,甚至连OpenAI的CEO也如此——奥特曼的答案竟是去当农场主!他分享了十年高压下的农场梦想,强调人类渴望创造价值永不止息。短期岗位流失不可避免,但长期来看,AI将催生更以人为本的新职业。
最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》,她把这种现象称为"Great Expansion"(大扩张),我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。
深夜十一点,手机屏幕的微光洒在林悦的脸上。 这一天,她已经陪伴了五个不同的求助者,从一段破碎的婚姻到一位年轻人面对失业的焦虑。作为一名心灵疗愈师,她习惯用温柔的语气安抚对方,用细致的分析梳理对方的情绪。可当最后一通咨询结束时,她却常常陷入一种无形的空洞:那些负面情绪全部向她涌来时,她也略显疲惫。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想:“如何通过一句任务描述生成海量数据,完成模型训练?” 同时,大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
多模态大模型需要干的活,已经从最初的文生图,扩展到了像素级任务(图像分割)。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者,共同撰写并发布了长达百页的综述:《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
只让机器人或虚拟智能体「想象」,不让它们和物理世界交互,它们也能学到和世界交互的技能?谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务,智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体(如机器人或电子游戏玩家)的视角预测潜在行动的未来结果,为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
见证历史!OpenAI估值已飙升至5000亿美元,一举超越SpaceX,跃升为全球最贵独角兽企业。无独有偶,马斯克个人财富也同步突破5000亿美元大关,其个人身价已堪比一家OpenAI。
Thinking Machines Lab发布首个产品:Thinker,让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示,尽管市面上有其他微调工具,但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任首席技术官,此次换帅旨在强化Anthropic的AI基础设施,以应对Claude产品快速增长带来的算力和能耗压力。同时,也是为了面对OpenAI和Meta数千亿美元级的基础设施投入而进行的一次战略调整。
Sora2太卷了。居然能预测ChatGPT的输出、渲染HTML?!让它模拟“给ChatGPT发信息”,它不仅生成了画面,还来了一段有问有答的“交互”。先是编了一个问题:Write a playful haiku about a cat staring out the window.(写一首关于猫凝视窗外的俏皮俳句。)
这次英伟达可谓是“全家桶”式发布:不仅有让机器人拥有”物理直觉”的Newton引擎,还有赋予机器人人类推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型,以及能够生成海量训练数据的Cosmos世界基础模型,直接瞄准了机器人研发中最头疼的几个问题。