AI 硬件——一个共识大于非共识的投资主题，尤其是 CES 之后。相比单纯的模型或者软件服务，硬件的确存在新的适合创业者发挥的空间和机会。
对话投资人庄明浩：据说，第一批投AI被深套的人已经出现了，靠AI年入千万美金的人也出现了。
在老龄化浪潮和医疗系统承压的双重挑战下，居家养老成为破局关键。英国 Cera Care 独辟蹊径，以 AI 技术驱动数字化平台，不仅与政府深度合作，更实现住院率降低70%的医疗奇迹，日节省百万英镑，为深陷困境的英国医疗体系带来效率革命。
风险投资行业中，古典 VC 在科技创新浪潮中捕捉机会追求胜率，讲究品牌效应、二八原则和师徒传承。过去几年，VC 行业集体丧失贝塔，无法抓住阿尔法的 VC 已经被汰换，传统 VC 模式的弊端也逐渐暴露。VC 模式的换代迎来了 Deepseek 时刻。
RISC-V 正在成为 AI 原生计算架构。
随着 AI 能力的提升，一个常见的话题便是基准不够用了——一个新出现的基准用不了多久时间就会饱和，比如 Replit CEO Amjad Masad 就预计 2023 年 10 月提出的编程基准 SWE-bench 将在 2027 年饱和。
这位曾用代码构建童话世界的工程师，被困在了由 AI 工具引发的一场噩梦里。
这是智能体平台扣子官方整理的AI应用的相关数据，该报告可以让大家更好的了解用户在智能体方面的创建情况，同时也可以了解智能体平台本身的用户情况，更清楚的分析智能体商业的前景。
哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，通过生成式深度学习将低成本加速度计信号转化为高精度信号，突破其精度与量程瓶颈。该技术利用最优传输监督和拉普拉斯能量调制，使0.5美元的传感器达到200美元高端设备的性能，为工业、医疗等领域应用带来变革。
当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。
