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第 1 张，共 5 张：当年「字节投毒实习生」田柯宇，估值 2 亿美元，要挑战李飞飞做世界模型
最新资讯流
一文带你通俗易懂的看懂"人工智能+"，这是十年一遇的大机遇。（在新窗口打开）
今天晚上，朋友圈被一份文件刷屏了。 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。
马斯克狂烧14万亿，5000万H100算力五年上线！终极爆冲数十亿（在新窗口打开）
马斯克宣布了一个疯狂的计划，将在5年内实现5000万张H100的算力，这是什么概念？这将为人类带来怎样的影响？ASI能否在勇敢者的孤注一掷下现身？
危，AI浏览器被曝大漏洞，用户邮箱验证码扒精光，盗号仅需150秒（在新窗口打开）
智东西8月26日报道，近日，美国浏览器公司Brave发布博客，称该公司在美国知名AI搜索独角兽Perplexity打造的AI浏览器Comet中发现了一个严重安全漏洞，攻击者可通过在网页中发布恶意指令，来操纵AI浏览器登录网站、访问邮箱、获取验证码，并将这些敏感信息发送给外部攻击者。全程耗时两分半，连普通人也能完成这种攻击。
速递｜AI搜索独角兽Perplexity破局：全球首个AI搜索收入分成计划，出版商获4250万美元基金（在新窗口打开）
Perplexity 将允许出版商分享 AI 搜索产生的收入，该公司此举旨在应对部分媒体对其内容使用提出的批评和法律诉讼。
教AI「择偶生娃」，复刻自然演化！上交校友提名最佳论文（在新窗口打开）
Sakana AI以自然演化为灵感，提出了一种全新的模型融合进化方法M2N2。通过引入自然界的「择偶机制」，AI可以像生物一样「竞争、择偶、繁衍」。在当前全球算力短缺、模型训练实际规模受制的情况下，Sakana AI借助自然界的启示，为模型融合探索出了一条新路。
将数据优势发挥到极致：「杭州六小龙」开源搭建空间智能的第一步（在新窗口打开）
如果你拥有了庞大的三维空间数据，你会用来做什么？ 大模型时代之后，数据成了支撑模型的承重柱。能否获取足够的可用高质量数据，直接决定了某个领域的 AI 的发展上限。
FlashAttention-4震撼来袭，原生支持Blackwell GPU，英伟达的护城河更深了？（在新窗口打开）
在正在举办的半导体行业会议 Hot Chips 2025 上，TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布了 FlashAttention-4。
10分钟就拿到了朱啸虎投资的AI陪伴产品，想让年轻人不孤独｜Hao好聊X孙兆治（在新窗口打开）
2023年，AI浪潮席卷全球，无数创业者开始了一场寻找“下一代硬件”的竞赛。
30人团队年入2000万美元！AI外教Praktika如何用虚拟老师撬动千亿教育市场（在新窗口打开）
当大多数 AI 教育公司还在为盈利发愁时，成立仅两年的 Praktika，交出的一组运营数据：30人团队支撑起近 2000 万美元年化收入，超500万用户，在2024 年 5 月拿下 Blossom Capital 领投的 3550 万美元 A 轮融资，加上早期种子轮，总融资已达 3800 万美元，这个靠 AI 虚拟外教（Avatar）走红的 App，正在重新定义语言学习的商业模式。
速递｜Humain推出沙特本土化AI聊天机器人，120人团队半数为女性（在新窗口打开）
Humain 作为沙特领先的人工智能公司，已推出一款面向阿拉伯和穆斯林群体的对话式 AI 应用，正值沙特寻求在该技术领域获得区域领导地位之际。
红熊AI获 5500 万融资：补大模型 “失忆” 短板，AI 记忆科学撑起5亿估值（在新窗口打开）
在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速（在新窗口打开）
Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
从需求分析到代码生成，LLM都能干点啥？一文读懂291个软工Benchmark！（在新窗口打开）
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
融资2900万美金，AI原生的贷款发放平台，速度超传统30倍（在新窗口打开）
你有没有想过，一家小企业想要贷款时，为什么总是被迫在两个极端选择之间挣扎？要么选择社区银行的低利率，但要忍受漫长的审批流程和落后的数字化体验；要么转向在线放贷平台的快速审批，却要承受高达60%的年化利率。这种看似无解的困境，正在被一家名为Casca的创业公司彻底颠覆。
字节的硬件野心，藏在豆包里（在新窗口打开）
头部科技公司已经开始卡位新AI时代软硬件一体能力，一个判断是，只能做硬件或只能做软件的公司或许都会损失一部分竞争力
十周年，钉钉“盯”上了 AI 硬件（在新窗口打开）
8 月 25 日，钉钉十周年，8.0 版本发布。但是在发布会现场， CEO 无招却说： 钉钉 8.0 也是 AI 钉钉的 1.0，我们决心清空过去，以归零的心态，为 AI 时代打造一个全新的钉钉。
搞不定有表格数据和多模态的Prompt？试下微软最新的提示词编排标记语言POML（在新窗口打开）
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
手把手教机器人：斯坦福大学提出RTR框架，让机械臂助力人形机器人真机训练（在新窗口打开）
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
深度｜OpenAI教育负责人：70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手（在新窗口打开）
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
并非95%的AI项目都失败！麻省理工MIT《2025年商业人工智能现状》（在新窗口打开）
这份来自麻省理工的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了，该报告称 95% 的人工智能试点都失败了，这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境，因为 95% 的 GenAI 试点项目都没有产生任何投资回报率，而只有 5% 的公司通过使用可学习、可融入实际工作流程并随着使用而改进的系统获得了成功。