搜索：数据使用 - AI Reading Hub

「数据使用」共找到 3665 篇相关文章

OpenAI财报泄露！3个月能烧37亿美元，年亏损涨8倍

OpenAI最新泄露财报显示，2025年经营数据糟糕，收入130.7亿美元，支出340亿，亏损385亿，是24年近8倍。2026年Q1烧钱37亿美元。不过账上现金充裕，IPO虽受影响但不绝对。

作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。

近日，Anthropic发布研究，描绘AI正替代哪些工作。其构建“实际暴露度”指标，基于Claude对话数据测得。研究列出10大“高危”职业，也指出部分工作不受影响，还揭示高暴露群体特征及青年招聘情况。

谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。

视频创作中字幕制作耗时费力，剪映等工具各有局限。开源字幕工具 AutoSubs 能有效解决痛点，可一键生成高质量字幕、自动区分说话人，本地运行保障隐私，还具备多种亮点功能，使用简单。

OpenClaw的风已吹进奶茶圈和百货零售行业，古茗和银泰百货测试使用它提效显著，但也遭遇安全风险。直播中专家拆解风险并给出安全落地方案，强调Agent时代安全是企业入场券。

Google Research团队开源的TimesFM时间序列预测模型获17.9K Star。它零训练、开箱即用，基于1000亿时间点预训练，涵盖多场景数据，还能给出置信区间，已集成到Google多个产品。

斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。

文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。

AI玩家黄叔因自身和社群用户管理Skill遇到问题，开源了Skill管理神器Skill Hub。它能扫描聚合Skill，实现可视化管理，经用户反馈不断迭代，有相似检测、Git同步等功能，一行命令即可使用。