美国签证体系，尤其在科技人才领域，长期被诟病为成本高、周期长、透明度低。前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，尝试用AI改造签证服务，把3–6个月的材料准备缩至10个工作日左右；部分案例不到1个月即可入职。
OpenAI正面临绝对的算力稀缺。
最近机器人和 AI 相关领域的读者或多或少都在关注 IROS。
游戏太多，玩家却不够了。这是海外科技媒体TechSpot在不久前发布的一篇文章中描述的情况，他们警告游戏行业可能会出现结构性错配。
尽管员工每天大部分时间都在项目中进行沟通与协作，但这一努力常因关键人员的缺席而受阻。当掌握重要信息的同事不在岗时——无论是休假还是处于不同时区，团队其他成员往往只能等待对方回复才能推进工作。
在人工智能的广阔世界里，我们早已习惯了LLM智能体在各种任务中大放异彩。但有没有那么一瞬间，你觉得这些AI“牛马”还是缺了点什么？
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
“脑腐”（Brain Rot）指的是接触了过多社交媒体的低质量、碎片化信息后，人类的精神和智力状态恶化，如同腐烂一般。它曾入选 2024 年牛津大学出版社年度热词。
DeepSeek最新开源的模型，已经被硅谷夸疯了！
从 AlphaGo 战胜人类棋手，到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出：在恰当的训练范式下，强化学习（RL）不仅能「打磨」已有能力，更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA，并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。
昨天晚上闲着没事,想在 DeepSeek 搜一下 AI 博主有哪些可以学习的。 结果没想到,搜索结果里竟然出现了我自己。 内心 OS:祖坟冒青烟了,妈妈我出息了,我被 AI 认证了,以后简历可以写被
昨天刚发了飞书多维表格的使用教程，没想到，反响非常不错。 数据都非常的好，被转发了4500多次。。。 然后有很多朋友在下面评论，除了让我写爬虫教程之外，就是问，飞书除了多维表格之外，还有什么牛逼的用法
你还在依赖 SEO 和社交媒体为产品导流吗？这些传统增长驱动可能面临失效的困境了。我最近听了一场让我震惊的演讲，来自 Lovable 的增长负责人 Elena Verna。她用一组数据直接把现实摆在我
近日，字节跳动一篇论文介绍了他们 LLM 训练基础设施 ByteRobust，引发广泛关注。现在，在训练基础设施层面上，我们终于知道字节跳动会如何稳健地训练豆包了。
今天开始，使用ChatGPT有了OpenAI官方浏览器。ChatGPT Atlas——阿特拉斯（古希腊扛住地球的神）——作为OpenAI首款AI原生浏览器，正式对外发布。ChatGPT对话能力：每个标签页打开都能直接聊天对话；
前vivo「最美产品经理」宋紫薇，AI创业细节进一步曝光了。量子位获悉，已经入局AI智能硬件赛道创业的宋紫薇，瞄准的是「AI化妆镜」。公开信息显示，薇光点亮成立于2024年11月，自一开始便将目光瞄向了AI硬件——并且还是“时尚”和“年轻”的硬件。
AI新突破！DeepSeek-OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑。开源一夜4.4k星，Karpathy技痒难耐，展望视觉输入的通用性。
魔幻啊魔幻。 全球顶级咨询公司麦肯锡，居然收到了OpenAI最近给Tokens消耗大客户颁发的奖牌。 麦肯锡自己还怪自豪的，第一时间就把奖牌po到了领英上。
长生不老或将成真？近日，哈佛团队在AI系统K-Dense的助力下揭示衰老分阶段运行的秘密。科研不再是慢工出细活，而是一场AI驱动的全球军备竞赛。当长寿的密码被加速解码，人类是否已准备好面对更长的人生？
比拉尔·阿布-加扎勒在我们通话前几天刚刚搬到伦敦，现在往返于伦敦和迪拜两地。在美国工作近十年后，包括在Scale AI 任职的经历，他正将这些经验注入新事业：1001 AI——一家为中东和北非地区（MENA）关键行业构建人工智能基础设施的企业。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
亚马逊一声咳嗽，半个互联网都地震了。 由于亚马逊AWS服务器宕机，大量互联网服务被迫中断，ChatGPT也被殃及。
天天刷推，大模型的脑子也会坏掉。 终于有研究证明，互联网上的烂内容会让大模型得「脑腐」。 相信许多读者对「脑腐」这个词并不陌生，长时间沉浸在碎片化的网络信息中，我们经常会感到注意力下降、思维变钝。
AI助手Grok要全面接手X了！ 马斯克宣布：X（推特）将在未来几周内彻底移除启发式推荐算法，由Grok接手，通过阅读和观看全部内容来全自动匹配用户兴趣。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
都说苹果AI慢半拍，没想到新研究直接在Transformer头上动土。（doge） 「Mamba+工具」，在Agent场景更能打！
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
