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竞购 Chrome,正面竞争 OpenAI,Perplexity 为什么要做 AI 浏览器?
今年 Perplexity 推出 AI 原生浏览器 Comet,OpenAI 也计划发布浏览器,Perplexity 还出价 345 亿美元收购 Chrome。文章梳理了 Perplexity CEO 观点及 a16z 测评,介绍 Comet 特点、目标、优势,还对比了 Comet 与 Dia。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer(SRT - H),结合两个transformer模型,通过模仿学习训练,用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好,但应对人体手术仍有挑战。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
实测GPT-5:写作坠入谷底,编程一骑绝尘。
GPT-5发布,它是统一系统,含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展,跑分强且节能,但无新功能特性。写作不如GPT 4.5,编程表现出色,发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。
语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
万人见证,“出轨”CEO被停职;陶哲轩评“OpenAI内部实验模型获IMO金牌”;传字节Seed视觉负责人“暂休”|AI周报
这是一篇AI行业周报,涵盖多领域热点。如Manus季逸超复盘Agent研发经验;陶哲轩评OpenAI模型获IMO金牌;字节跳动绩效改革、人员变动;还有企业动态,像英伟达黄仁勋访华、宇树科技开启上市辅导等。
吴恩达YC演讲:AI创业如何快人一步?
吴恩达在YC演讲为AI创业者建议,强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等,还谈及AI创业机会在应用层,给出提升创业公司速度的方法等。
Github 轻松斩获 30k+ Star,桌面应用开发太丝滑,Tauri框架能重塑桌面App开发?别错过,抓紧上车
Tauri是开源框架,用Rust后端和本地WebView,打造轻量、高性能、安全的跨平台应用,在GitHub获超30000 Star。它能解决Electron应用体积大、性能慢等痛点,功能亮点多,应用场景丰富。