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硅光是光通信热门概念,被认为是光通信未来。文章介绍其定义、光模块架构原理、优点及应用场景,指出虽有短板和产业标准化问题,但前景广阔,国内企业也在加速追赶。

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Claude Skills,4000字详解 Anthropic 的思考

Anthropic推出新技能Claude Skills,作者认为它会引导第三方工具形态。Skills结合笔记式形态、可执行工具与AI调度自优化,具备低门槛、灵活表达等优势,还实现了AI自我进化,是一种新范式。

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Thinking Machines 发布 Tinker API,实现灵活的模型微调

Thinking Machines公司发布Tinker API用于开放权重语言模型微调,可减少开发者基础设施开销。支持多种模型架构,集成LoRA,还发布开源存储库。虽有竞品,但Tinker侧重暴露低级原语,尚处封闭测试。

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为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?

随着 AI 落地企业进程加快,数据类型更丰富,传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖,以 Lance 为湖格式,从多维度选型技术,解决存储等问题,在多行业有应用潜力。

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通用模型无法完全理解用户,AI产品的下一站是上下文的战场|对话AI知识助手remio

量子位智库对话remio创始人汪源,探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化,成用户第二大脑,有信息捕获、管理等功能,数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。

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OpenAI算力账单曝光:70亿美元支出,大部分钱花在了“看不见的实验”

据Epoch AI统计,去年OpenAI计算资源支出70亿美元,多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力,大多用于幕后研究和实验,非爆款模型的最终训练,也解释了其2024年亏损原因。

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NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示,DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」

北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架,仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据,缓解数据稀缺问题,已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。

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高盛研报:AI时代最大瓶颈不在算法和数据,而在电力和资本

高盛《Powering the AI Era》报告指出,AI是基础设施革命,其最大瓶颈是电力和资本。如一座250MW数据中心成本达120亿美元,2030年全球数据中心电力需求将激增,还介绍了应对办法及相关细节。

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辍学潮来了?19、20 岁年轻人“逃离”教室去 AI 创业,20 多年创业大佬断言:他们的机会比大厂大

云存储公司 Box 创始人 Aaron Levie 分享创业经验与 AI 见解。他指出 AI 让初创公司机会大增,巨头优势不再,年轻创业者将成长为新大厂,还分析了云计算与 AI 转型差异等。

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