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中科院类脑大模型SpikingBrain,2%数据,百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍,训练数据仅为2%。该模型采用新架构,降低计算复杂度,还可转换现有模型,且在国产GPU完成训练。
42%的代码是AI写的,可96%的开发者不信它:谁敢拍板说“上线”?这成了2026年最大挑战
Sonar《开发者代码现状调查报告》显示,72%开发者每天用AI编码,42%代码由AI生成或辅助完成,但96%开发者不信任。AI虽加快代码生成,却拖慢审核等后续流程,还带来新的低效工作。企业需建立审核体系,正视代码信任危机。
刚刚,清华团队养出了一只「龙虾老师」!教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程,AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证,支持主流大模型,有望成教育版ClawHub。
AI 还在装失忆?1 万 Star 开源 EverOS 有点东西,把 Agent 记忆塞进 Markdown
EverOS 是 EverMind - AI 开源的项目,有 10325 Star。它给 AI Agent 等提供 local - first 长期记忆运行时,把记忆源头放 Markdown 里,以 SQLite 和 LanceDB 管理和检索。介绍了其优势、链路、适用场景等。
这个 AI 股票分析项目,居然快 2w star了?!
A股行情火热,盯盘分析耗时耗力。Github上的开源项目`daily_stock_analysis`基于AI大模型构建,能自动分析股票行情等,生成“AI决策仪表盘”,给出投资参考建议,目前已获18.1k+ Star。
李飞飞World Labs最新判断:AI写完代码,下一步是「写世界」?
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口,认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达,还分析了神经图形学、模拟引擎的作用,并介绍了相关项目。
等等,MiniMax H3不是刚发布吗?怎么就卷到几分钱的价格了……
MiniMax新发布的视频模型H3在多模态能力出色,霸榜Artificial Analysis榜单。但开源模型有部署和成本难题,秘塔AI上线该模型,免部署,2K方案0.15元/秒,768P方案0.09元/秒,降低创作门槛。
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。
AI竞争正酣,靠什么取胜?8个要点,一篇讲清楚
全球AI竞赛进入下半场,赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势,取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点,给出应对之策。
大模型的第一性原理:(二)信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文,探讨语义向量化原理,分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题,向量化与信号处理、信息论联系紧密。