「研究型AI」共找到 10683 篇相关文章
圣路易斯联邦储备银行报告：美国大量人口已使用生成式AI
圣路易斯联邦储备银行报告显示，截至2024年末，美国18至64岁近40%人口用生成式AI，职场23%劳动者每周至少用一次。还对比其与PC、互联网普及情况，分析使用差异及对经济的生产力提升。
14K Star！统御万模的 AI 聚合网关，一个 API 管理所有大模型！
文章分享了AI聚合网关神器New API，它基于Go和React开发，是中转分发系统，像超级转换插头。集成30+模型服务，有多种特性，支持6种部署方式，能收敛混乱的模型调用。
用了半年的MCP，它不是“USB-C”，而是企业AI落地的噩梦！
文章指出MCP虽曾被视为AI界USB - C接口，但企业落地时问题诸多，如类型安全靠猜、标准协议名存实亡、调试困难等，还给出企业级MCP落地自查清单。
OpenAI这招太狠！AI从「躲猫猫」到「自爆黑料」，主打一个坦白
随着AI进入高风险场景，透明、安全变得重要。OpenAI提出「忏悔机制」，让模型回答后产出自我坦白报告，不影响主回答评分，只考察诚实，能提升不良行为可见性，目前仍处概念验证阶段。
实测刘翔pick的AI汽车，BBA老车主的豪华滤镜碎了
作者试驾了刘翔代言的智己汽车LS8，体验其智能辅助驾驶、AI助理等功能。该车与宝马X5等尺寸相近但价格低，有诸多黑科技，还让BBA老车主滤镜破碎，显示传统豪华溢价时代或终结。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛｜五源孟醒 AI 观察
2026年3月底，五源资本合伙人孟醒赴硅谷考察，回国后分享一手观察。当前AI迭代极快，硅谷陷入全员token - maxxing军备竞赛，xAI团队雪崩，工程师和研究员焦虑，英伟达掌控算力，估值体系重写，还出现安全危机。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
ICML 2026｜让AI自动发现前沿风险：创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。
杀死“流水线”： ColaOS（ListenHub）如何构建 AI 时代的液态超级团队 | QCon
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。ColaOS联合创始人徐文健将分享《杀死“流水线”》，复盘ListenHub“任务酒馆”模式，揭示让组织具“液态”创新能力的逻辑。