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老黄玩Nano Banana上瘾,拉着哈萨比斯大夸特夸,“不会有人不喜欢吧?”

老黄玩Nano Banana上瘾,拉着哈萨比斯大夸特夸,“不会有人不喜欢吧?”

老黄玩Nano Banana上瘾,拉着哈萨比斯大夸特夸,“不会有人不喜欢吧?”

英伟达CEO黄仁勋也被Nano Banana迷住了。在伦敦,他面对一众记者,公开宣称自己是Nano Banana的忠实粉丝:怎么会有人不喜欢Nano Banana?简直不可思议!

来自主题: AI资讯
7116 点击    2025-09-18 15:59
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0

6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0

6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0

今天,蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型,Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B(non-embedding 激活 4.8B)的轻量级配置,在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。

来自主题: AI技术研报
7484 点击    2025-09-18 15:42
ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格

ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格

ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格

GPT-5上线引发全网吐槽。8月14日,ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘了GPT-5发布「风波」,并详细总结了此次产品发布中的失误:比如过快下线GPT-4o、低估用户会对模型的情感依恋、没有让用户建立起「可预期性」等。Nick也分享了OpenAI的产品设计哲学,要坚持「真正对用户有帮助」的原则。

来自主题: AI资讯
5600 点击    2025-09-18 15:34
7 小时连续重构不掉线!一骑绝尘的Claude 终于遇到对手:Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破

7 小时连续重构不掉线!一骑绝尘的Claude 终于遇到对手:Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破

7 小时连续重构不掉线!一骑绝尘的Claude 终于遇到对手:Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破

9 月 16 日,OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ,这是一个经过微调的 GPT-5 变体,专门为其各种 AI 辅助编程工具而设计。该公司表示,新模型 GPT-5-Codex 的“思考”时间比之前的模型更加动态,完成一项编码任务所需的时间从几秒到七个小时不等。因此,它在代理编码基准测试中表现更佳。

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6527 点击    2025-09-18 15:19
喝点VC|红杉美国解读GPT-5后AI产业版图新格局:全新的AI交互范式产生,AI时代的加速发展拐点已到

喝点VC|红杉美国解读GPT-5后AI产业版图新格局:全新的AI交互范式产生,AI时代的加速发展拐点已到

喝点VC|红杉美国解读GPT-5后AI产业版图新格局:全新的AI交互范式产生,AI时代的加速发展拐点已到

经过数月的外界猜测,CEO Sam Altman揭晓了一款远超预期的全新模型。用他的话来说,与前代的跃升可以这样形容——“GPT-4像是在和一位大学生对话,而GPT-5则是第一次让人真切地感觉在与一位博士级专家交流。”

来自主题: AI资讯
7857 点击    2025-09-18 15:10
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1,教大模型学会「并行思维」

腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1,教大模型学会「并行思维」

腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1,教大模型学会「并行思维」

自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后,如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力,成为了学界关注的焦点。

来自主题: AI技术研报
6833 点击    2025-09-18 15:04
高阶程序,让AI从技术可行到商业可信的最后一公里

高阶程序,让AI从技术可行到商业可信的最后一公里

高阶程序,让AI从技术可行到商业可信的最后一公里

很多人相信,我们已经进入了所谓的「AI 下半场」,一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而,对于这个时代真正缺少的东西,不同的人有不同的侧重,比如(前)OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性,著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。

来自主题: AI技术研报
4820 点击    2025-09-18 14:55
突破单链思考上限,清华团队提出原生「并行思考」scale范式

突破单链思考上限,清华团队提出原生「并行思考」scale范式

突破单链思考上限,清华团队提出原生「并行思考」scale范式

近年来,大语言模型(LLMs)在复杂推理任务上的能力突飞猛进,这在很大程度上得益于深度思考的策略,即通过增加测试时(test-time)的计算量,让模型生成更长的思维链(Chain-of-Thought)。

来自主题: AI技术研报
5905 点击    2025-09-18 14:49