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深度|海豚智能发布超声多模态大模型,百度百舸为“看懂超声”注入核心算力引擎

深度|海豚智能发布超声多模态大模型,百度百舸为“看懂超声”注入核心算力引擎

深度|海豚智能发布超声多模态大模型,百度百舸为“看懂超声”注入核心算力引擎

在医学影像领域,AI的革命性进展已不稀奇——CT有了自动阅片系统,X光报告可由模型生成。但当聚光灯转向超声时,这一“最日常”的影像手段,却始终没有迎来真正的智能时代。为什么?

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6065 点击    2025-07-27 14:07
国产GPU跑满血DeepSeek,已经可以100 tokens/s了!

国产GPU跑满血DeepSeek,已经可以100 tokens/s了!

国产GPU跑满血DeepSeek,已经可以100 tokens/s了!

放眼当下,到底哪个芯片跑满血DeepSeek是最快的? 答案很意外——不是你以为的英伟达,而是一家国产GPU。 因为现在它的速度,已经直接来到了100 tokens/s!

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5637 点击    2025-07-27 14:04
中国地图上的108家AI制药公司(截止7月)

中国地图上的108家AI制药公司(截止7月)

中国地图上的108家AI制药公司(截止7月)

截至2025年7月,据智药局不完全统计,中国AI制药公司已经达到了108家。当前,中国AI+药物研发企业数量进入”百企时代”,成为生物医药领域的一支不容忽视的力量。94%的AI制药企业分布于北京、长三角及大湾区,其中北京、上海、深圳三城各集聚超20家企业。

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6967 点击    2025-07-27 13:57
AI Agent 第一波浪潮过后,OPPO 是怎么闷声做出第一个爆款的?

AI Agent 第一波浪潮过后,OPPO 是怎么闷声做出第一个爆款的?

AI Agent 第一波浪潮过后,OPPO 是怎么闷声做出第一个爆款的?

庸笔下的乔峰,在聚贤庄单挑群雄时,用一套人人会使的「太祖长拳」,打出了震慑全场的必杀效果。这门功夫看似平平无奇,却因使用者内力深厚、大巧不工,而威力无穷。

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5984 点击    2025-07-27 13:52
千脑智能觉醒:感知-运动智能模型,亿倍优于视觉Transformer?

千脑智能觉醒:感知-运动智能模型,亿倍优于视觉Transformer?

千脑智能觉醒:感知-运动智能模型,亿倍优于视觉Transformer?

在大语言模型席卷全球的时代,坚持更接近生命本质的智能是少有人走的路。2025年7月初,一篇来自Numenta与Thousand Brains Project的论文,首次通过一个名为“Monty”的AI系统,实验性地验证了神经科学家杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)提出的“千脑智能理论”。

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5562 点击    2025-07-27 13:46
AI教父Hinton教授国内首次演讲PPT全文实录

AI教父Hinton教授国内首次演讲PPT全文实录

AI教父Hinton教授国内首次演讲PPT全文实录

在首次中国演讲中,AI教父Hinton于WAIC2025上探讨数字智能与生物智能的差异,指出AI因具备永生与高效共享而快速超越人脑。他警示若无全球安全协作,超级智能或将反噬人类。Hinton提出通过AI安全研究所联盟与技术栈分离,推动AI向善发展。

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6202 点击    2025-07-27 13:34
Meta百亿抢人内幕!清华学霸转行AGI拿千万年薪,教授校友看呆了

Meta百亿抢人内幕!清华学霸转行AGI拿千万年薪,教授校友看呆了

Meta百亿抢人内幕!清华学霸转行AGI拿千万年薪,教授校友看呆了

不要只盯着明星AI研究员!为了打造ASI,Meta、贝索斯等狂砸百亿,招聘专家当AI的「老师」。在此背景下,数据标注员的角色逐渐从基础任务转向更高技能的领域,门槛水涨船高。

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6312 点击    2025-07-27 13:28
直击WAIC:萝卜快跑入选「国家队」,AI数字人技术升级,百度全栈自研杀疯了

直击WAIC:萝卜快跑入选「国家队」,AI数字人技术升级,百度全栈自研杀疯了

直击WAIC:萝卜快跑入选「国家队」,AI数字人技术升级,百度全栈自研杀疯了

AI超级实用的落地,只有这家玩明白了。 前几天,奥特曼在采访中透露,亲自体验 GPT-5 后,被其强大的能力吓到。有个自己都搞不懂的问题,模型却能一下答出来,那一刻他甚至觉得自己在擅长的领域也有些「无力」。

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5316 点击    2025-07-27 13:17
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通

ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通

ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通

还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗?来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略,CoTo,通过在训练早期随机失活一部分适配器,并逐渐提高其激活概率,有效缓解了层级不均衡问题,并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。

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5457 点击    2025-07-27 13:12