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Copilot 创始工程师:大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样”
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正构建智能编码工具 IBM Bob,已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码像开法拉利买牛奶,Bob 会按需调度模型,他还谈及智能体市场变化与风险。
如何定义“人味儿”?——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变,情感智能评测缺失的背景下,作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench,介绍其设计、评估方式、迭代过程等,还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
承包你的品牌营销物料|谷歌再发重磅 AI 设计产品
谷歌实验室发布AI设计产品Pomelli,专注帮企业低成本生成符合品牌调性的营销物料。它能提取官网品牌元素创建DNA卡片,依此生成设计稿,还能微调细节。不过,它依赖官网信息,存在美学单调等问题。
斯坦福新论文:微调已死,自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出,依靠上下文工程,无需调整权重,模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE,不依赖模型重训,让上下文自主进化,在多场景测试中表现优于多种方法。
安卓开发被Vibe Coding接管了?谷歌把搓App门槛彻底打下来,一周搓出25万个
谷歌近期状况不佳,不过 Google AI Studio 上线免费生成原生 Android App 功能挽回颜面。上线一周多创建超 25 万个 App,99% 以上用户此前未做过安卓开发,无需代码就能开发,还支持 Remix。实测显示效果不错。
“VLA和世界模型都不是终局,会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会,蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利,但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局,未来会有物理世界独有的模型。
10秒视频token超5万,O(n²)跑不动?用后训练线性化框架实现1.71倍加速,推理成本大降|CVPR'2026
视频生成进入大规模时代,但计算成本高,自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架,无需数据和重新预训练,实现视频扩散模型线性化替换,保持生成质量,加速推理并降低成本。
Codex+hyperframe做视频,让剪辑师们慌了?
开源项目Hyperframes刷屏,它是基于HTML的视频渲染框架,不用视频大模型,用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别,选了对AI友好的路,还介绍了安装、使用方法和适用场景。
黄仁勋、李飞飞、Yann LeCun等六位AI顶级大佬最新对话:AI到底有没有泡沫?
六位 AI 顶级大佬黄仁勋、约书亚·本吉奥等齐聚参加峰会对话,回顾 AI 发展历程,分享职业生涯“顿悟时刻”,探讨 AI 是否有泡沫、何时达人类智能水平等问题,各抒己见展现对 AI 未来的不同思考。
真实场景也能批量造「险」!VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大(深圳)联合推出SafeMVDrive,将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合,可在真实域批量制造高保真安全关键视频,用于端到端自动驾驶系统安全性测试。