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英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业，打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生，CUDA曾是失败项目，却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划，创新源于多元互动。
无代码产品功能设计不要盲目追求AI自动化｜对话影刀AI Power
量子位智库对话影刀AI Power产品经理该汗，探讨AI自动化产品开发。影刀AI Power定位企业场景，具多功能，能提高业务效率。交流涉及场景适配、差异化路径、功能布局等问题，还分享付费转化等看法。
天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
Vercel CEO爆Kimi K2智能体准确率超GPT-5 50%？国产的风还是吹到了硅谷
Vercel CEO称内部测试中，国产Kimi K2模型运行速度和准确率均优于GPT - 5和Claude Sonnet 4.5。硅谷多家公司已接入或转用K2，K2 Agent能力也经受住检验，还给出使用和价格相关信息。
“最美产品经理”宋紫薇，创业AI硬件首款产品曝光
前vivo「最美产品经理」宋紫薇AI创业细节曝光，其创立的薇光点亮瞄准AI化妆镜赛道。智能化妆镜并非新事物，此前存在不够智能、价格贵等问题，而AI赋能或让玩法升级，还能探索新商业模式。