「机器经济」共找到 502 篇相关文章
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano；MiniMax发布M2.7；小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano，优化速度和成本；MiniMax的M2.7能自我演化；小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
OpenClaw登顶GitHub，满天飞的智能体Skills要怎样设计？
OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆，研究者解构其概念，阐述设计模式、获取调度逻辑，也指出安全威胁，呼吁建立客观评价体系。
GLM-5登顶开源模型No.1！智力指数首破50大关，打平Opus 4.5
在Artificial Analysis评测中，GLM - 5成开源权重模型智力排名第一，是首个智力指数破50的开源模型，除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力，参数规模大，擅长“搞钱”任务，幻觉率低且输出精简。
走出屏幕，多模态智能硬件如何承载最新的 AI？
多模态模型推动人工智能向现实渗透，多模态智能硬件形态更多样。不同阵营玩家在这一热门赛道竞争，AI手机、机器人、智能眼镜等受关注，近半年还有新型精细形态智能硬件涌现。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
年薪70万跌至几千块！第一批被AI取代的人类出现了
2025年，AI从思想走向现实经济，重写人类就业规则。创造性岗位薪资坍塌、职业阶梯断裂，蓝领工作价值回归。文案、翻译等行业受冲击大，企业初级职位减少，未来需探索新模式应对。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
Nature子刊：太空中建数据中心，无限能源，浙大首次证实可行！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究探索太空碳中和数据中心可行性。太空有太阳能与散热优势，提出轨道边缘和轨道云数据中心方案，还建立全生命周期碳效率评估体系，虽有挑战但前景好。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞最新长文指出，AI下一个前沿是「空间智能」，它能让「看见」升华为「推理」等。她揭秘了空间智能「世界模型」核心框架和三大核心支柱，还阐述了其应用领域及构建挑战。
Meta 系 95 后华人明星团队，创业一年就与高通达成合作，让手机拥有多模态记忆
由华人创业者沈俊潇创办的 Memories.ai 发布 LVMM 2.0 并宣布与高通合作，该模型 2026 年将在高通处理器上原生运行。它解决视频可搜索性问题，应用广泛，能降低延迟、确保数据安全等。