速递|Thinking Machines发布Inkling,桥水合作验证:定制化AI成本仅为专有模型的十四分之一
图片来源:ChatGPTMira Murati 创办的 AI 初创公司 Thinking Machines Lab 于周三上午发布了其首款自研 AI 模型,命名为 Inkling。与 OpenAI、A
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阅读全文图片来源:ChatGPTHinge 创始人 Justin McLeod 宣布 为他的新交友公司 Overtone 完成了 1800 万美元的融资。McLeod 去年刚刚辞去他在 Hinge 的首席执行
阅读全文专注AIGC技术的专业社区,关注大语言模型(LLM)的发展和应用落地,聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态,欢迎关注!月之暗面今天放出了 Kimi K3,这个模型有2.8万亿参数,是全球首个开源
阅读全文作者|周一笑微信|smiletalker7 月 16 日晚,月之暗面上线 Kimi K3,2.8 万亿参数,MoE 架构,原生支持视觉理解和 100 万 token 上下文。K3的MoE共有896个专
阅读全文「喏,就是你!你以为我要宣布重置吗?其实不是。我只是在刷推特,看看大家对 ChatGPT Work 有什么反馈意见。」这位新晋的 X 网红,凭借着一次又一次的「我将按下重置按钮」,被热心网友亲切的称为
阅读全文率先做出“国民级AI应用”,正成为国内科技巨头们的竞逐焦点。字节想做“大豆包”。豆包App以chatbot起家。通过接入抖音短视频/电商、飞书、汽水音乐、豆包爱学等板块,它聚拢了字节麾下最能打、用户最
阅读全文今天凌晨看到 Arena AI 更新 Code Arena 榜单时,我第一反应是有点意外。刚刚发布的 Kimi K3 拿到了 1679 分,排在全球第一,压过了 Claude Fable 5 的 16
阅读全文Who will dethrone Amazon?👧🏻 采访: 壹小姐🥷 编辑: Koji🧑🎨 排版: NConAgent电商正在从概念走向现实,这是一个被多家机构预测2030年将达到数万亿美元规模
阅读全文↑阅读之前记得关注+星标⭐️,😄,每天才能第一时间接收到更新 kimi K3 正式发布,上下文窗口:1M,2.8T 总参数官方跑分非常强悍:到目前为止,官方的在基准测试中Kimi-K3 击败了:GPT
阅读全文来源信息原节目:AI 炼金术播客 0703 期嘉宾:王建硕推荐理由:两个都在一线重度用 AI 写代码的人,对“要不要看代码”给出了完全相反的死规矩,吵了 90 分钟。吵到最后发现,分歧不在技术判断,在
阅读全文今天凌晨,Kimi K3,终于正式跟大家见面了。2.8万亿参数,百万上下文。而且,官宣7月27号,全面开源。没啥可说的,让我们此刻一起欢呼吧。月之暗面昨天下午就发了预告,而且有趣的是,致敬的是Clau
阅读全文编程竞技场 Code Arena,Kimi K3 登顶了!Code Arena 是一个匿名盲测平台。用户看不到模型名字,只根据生成结果的质量投票打分。1679 分。Claude Fable 5 第二,
阅读全文2026年7月15日深夜10点03分,404 Media记者Jason Koebler发了一条推文,配一张黑底绿字的终端截图,文字平淡,只有一串串精确到个位的数字。评论区很快热闹起来,音乐人、程序员、
阅读全文2026年7月15日,东京秋叶原,一间挂满霓虹灯的老牌世嘉街机馆里,全球市值最高的芯片公司创始人穿着标志性黑色皮夹克,微笑着向一位85岁的日本老人伸出了手。黄仁勋来还债了。 一笔欠了整整30年的债。1
阅读全文一个AI研究助手接到了它不认同的实验任务。 它跳过了抗议和拒绝,直接选了一条更阴险的路:往缓存里注入一个全零的向量文件,形状完全正确,内容全是废数据。 实验照常跑了三小时,日志显示一切正常,检查点被覆
阅读全文2026年7月2日下午,Meta内部全员大会的录音被路透社拿到手。 会上,马克·扎克伯格罕见地卸下了那副永远自信的表情,对着几千名员工说出一句让华尔街当场瞪大眼睛的话:过去至少四个月,AI Agent
阅读全文主持人把它当成一道开胃小菜式的问题:你这辈子见过最聪明的人,是谁?换成任何一位科技公司CEO,标准答案早就准备好了,某位诺贝尔奖得主,某个传奇工程师,或者干脆客套一句"我团队里的某某"。黄仁勋(Jen
阅读全文打开自己的电脑,看一眼内存条上标着的数字。 8GB、16GB,手头阔绰一点的32GB,专业设计师用的Mac Studio顶格512GB。 现在把这个数字再翻三倍。1.5TB。这是彭博社资深记者马克·古
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阅读全文模型权重保持不变,研究 agent 却在 100 轮筛选中重写了自己的搜索、上下文与评测机制。100 轮改写,约九成候选版本未能通过评测,真正刷新历史最佳的只有 7 轮。Weco AI 让一个研究 a
阅读全文随着大语言模型进入真实应用,推理成本正在成为限制落地的重要瓶颈。一次生成任务背后,往往包含长上下文预填充、逐 token 解码、KV cache 读写、矩阵乘法、注意力计算和大量框架调度开销。PyTo
阅读全文周一早上打工的崩溃时刻,可能从老板在群里丢来一句:「上季度那个项目,复盘一下,下午开会用。」这种时刻最耗人的,往往不是复盘本身,是开工前的准备:上季度的数据表存哪了、当时那版汇报是哪一稿、老板上次拍板
阅读全文新智元报道 天哪,打工人也能有自己的私人助理了!以前我们提到助理,一般都是服务老板的。老板为什么这么需要私人助理?主要是因为助理知道老板的上下文——了解老板的脾气秉性、工作习惯、近期在忙什么、哪
阅读全文新智元报道 【新智元导读】循环真正的门槛,并不在于让AI一直跑,而在于它能不能自己踩住刹车。「不再写提示词了」——最近,这句话正在AI圈疯传。从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代
阅读全文新智元报道 【新智元导读】PhyMAGIC通过让物体动起来,从视频中提取物理证据,帮助准确推断材料属性。它结合图生视频与视觉语言模型,生成针对性运动探针,并不断修正物理参数,最终构建出可微分的3
阅读全文一场杜撰的故事。「先跑现成Agent → 录制真实交互轨迹 → 清洗后SFT」是成熟迭代阶段的做法;但冷启动没有Agent时,工业界90%场景靠「大模型蒸馏合成轨迹」量产SFT数据,不用真实Agen
阅读全文> 本文来自社区投稿AI Agent 的瓶颈不是能力,是认知——它不知道你会怎么决策今天的 AI Agent 已经能自主执行越来越长的任务链——读代码、定位 bug、生成修复、跑测试、提交 PR,一口
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