26万块AI芯片大单敲定!
26万块AI芯片大单敲定!正与三星共同研发HBM4。
正与三星共同研发HBM4。
AI看视频也能划重点了!
随着生成式 AI(如 Sora)的发展,合成视频几乎可以以假乱真,带来了深度伪造与虚假信息传播的风险。现有检测方法多依赖表层伪影或数据驱动学习,难以在高质量生成视频中保持较好的泛化能力。其根本原因在于,这些方法大都未能充分利用自然视频所遵循的物理规律,挖掘自然视频的更本质的特征。
陶哲轩让ChatGPT把复杂的数学论文翻译成Lean代码,与AI合作完成形式化证明。AI能理解论文、写出正确命题,却常在关键处卡壳。经过人机配合,终于生成1125行被验证的证明。
如果你也在做 RAG 或智能体应用,大概经历过这些瞬间:文档切得太碎,答案失去上下文;切得太大,又召回不准;加了更多提示词,效果可能更不稳定。
静态编排 VS 动态编排,谁是多agent系统最优解?通常来说,面对简单问题,采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题,单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题:串行执行效率低:无法同时完成并行的子步骤(如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”)。
如今,一位软件工程师 Teja Kusireddy 用数据扯开了这场“繁荣”背后的部分真相。他对 200 家 AI 公司进行了逆向工程、反编译代码,并追踪 API 调用,发现许多号称“颠覆性创新”的公司,其核心功能仍依赖第三方服务,只是在外层多套了一层“创新”的壳。市场宣传与实际情况之间的差距令人震惊。
一直以来,关于人工生命(Artificial Life, ALife)的研究致力于回答这样一个问题:生命的复杂性能否在计算系统中自然涌现?
英伟达和谷歌,抢着上天了!
银河通用联合多所大学发布了全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM,让机器人能自己找路,而不再依赖遥控,从而推动具身智能向规模化商业落地演进。