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Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。
77万人围观的吉卜力风「游戏」视频，我们用3个国产AI整出来了（含提示词）
Reddit上吉卜力风格游戏视频爆火，a16z合伙人Justine Moore转发获超77万浏览量。文章介绍用国产AI复刻视频的流程，包括用即梦3.0文生图，对比即梦3.0 Pro、可灵2.1大师版、Hailuo 02视频生成效果，还探讨AI对游戏产业的影响。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
从 “可用” 迈向 “好用”：详解火山引擎智能视频云的三层架构升级｜甲子光年
2025年AI关键在多媒体领域，智能多媒体落地有变革也面临挑战。火山引擎提出智能视频云三层架构升级，即基建、平台、应用层升级，助企业实现低成本、高效率规模化应用，多行业已基于此打造能力。
AI 渗透金融行业：大模型如何破解风控、服务与决策难题？
在数字化与人工智能驱动下，金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融，涉及风控、服务、决策等难题，分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
开源播客TTS神器！高效TTS模型：Muyan-TTS，0.33秒生成1秒音频，零样本语音合成！
介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS，它专为播客场景设计，以超低延迟实现零样本语音合成，预训练大量播客数据，支持长内容连贯生成，还介绍了使用步骤、适用场景等。
Agentic AI 要终结数据库和 SaaS？大厂掌门人公开互撕，焦虑的 CEO 们押上了不同的技术路线
2025年Agent成AI热词，科技巨头与初创公司纷纷布局。微软和Salesforce掌门人公开“互呛”，代表两种不同落地路径。前者主张通用框架，后者强调垂直集成。当前二者Agent均有落地，但面临技术、成本等挑战。