你有没有想过，为什么在这个云计算和AI横行的时代，PDF文档处理依然是企业最大的痛点之一？想象一下这样的场景：一份包含数百页的贷款申请文档躺在银行系统里，等待人工审核，而申请人只能苦苦等待几天甚至几周才能知道结果。与此同时，医院里的医疗记录还在用打印机输出，然后手工传递给下一个医生。
近年来，随着视觉生成模型的发展，视觉生成任务的输入序列长度逐渐增长（高分辨率生成，视频多帧生成，可达到 10K-100K）。
在经过深度思考后，我有了一个大胆的猜想：我们一直在用错误的框架理解它，大家都把它当作"更好的编程工具"，但我越用越觉得，这根本不是一个编程工具，而是一个披着终端外衣的通用 AI agent。正好周末看了Anthropic 产品负责人 Michael Gerstenhaber 的最新一期访谈，
你有没有想过，一个因为开发作弊工具被哥伦比亚大学开除的 21 岁学生，竟然能在短短几个月内获得 a16z 领投的 1500 万美元融资？
在高质量视频生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经成为主流。然而，随着视频长度和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）模型中的注意力机制计算量急剧增加，成为推理效率的最大瓶颈。
每年数百万患者在医疗转诊中“消失”，这家纽约创业公司用AI重建连接，估值半年飙升至6.05亿美元。
在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中，我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展，使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律，并且单位 token 成本也相应地迅速降低。
在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
本期我们邀请到了萌友科技的 CEO 何嘉斌，一位从北京服装学院走出的产品设计师，以独特的女性视角和理工科思维，打造出“桌宠”Ropet——一款不以功能取胜、却以“无用之美”打动人心的情感陪伴机器人。
随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，注意力运算（Attention）的时间开销逐渐成为主要开销。
