「招股书」共找到 116 篇相关文章
卖Token也不是稳赚不赔！硅基流动招股书来了
硅基流动向港交所提交上市申请，剑指港股「AI Token工厂第一股」。它将异构算力等封装成Token供应服务，2025年营收增653.2%，但亏损也扩大，公有云业务成本压力明显，生意待市场检验。
小红书最新开源TTS力作！4人对话自然无缝，毫秒极速响应！
近年来TTS技术爆发，但多人对话的自然流畅性和长序列稳定性一直是难点。小红书团队开源的FireRedTTS - 2是面向多人对话场景的TTS模型，实现自然切换和低延迟，支持多语言，适用于多种场景。
小红书首次公开AI技术体系，为最大规模校招拼了
小红书在「问出好offer 第二季」校招直播间官宣2026最大规模校招，技术岗需求涨2.5倍。还首次公开AI技术体系，涵盖AI Infra等五板块，重点讲搜索与推荐，连麦回应职业规划等问题，介绍专属培养计划。
字节、快手、小红书之后，阿班押注下一代种草要从“围观”走向“体验”
Dreamova 创始人阿班在经历字节、快手、小红书工作后创业，定位 AI 时代「体验式生活方式平台」。他认为 00 后不满足围观式种草，要自己体验。产品让用户将喜欢的生活方式一键变成体验视频，可代入调整。
刚刚开源就收藏 1000+ 收藏的 DeepSeek Harness 橙皮书，它把Harness拆解个遍！
DeepSeek Harness开源同日，《DeepSeek Harness：从开机到拆开》上线。作者花叔实测记录大量官方文档未写的细节，如完整系统提示词、出厂启动清单等，全书分四部分，获取方式简单。
转译：AI 为啥这么爱用破折号？
文章探讨AI爱用破折号的原因，指出让模型不用破折号很难。分析了几种解释，如从训练数据学来、因“万金油”特性、受RLHF工作者方言影响等，认为训练数据混入大量纸质扫描书是最可能的原因。
分享10本我觉得AI时代应该必读的好书。
作者推荐10本非AI直接相关但对理解和学习AI有用的书，如《失控》助理解AI本质，《人有人的用处》探讨人机关系，《系统之美》揭示AI使用代价等，这些书构成AI时代底层方法论。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
Cursor 重新定义 Agent：脑子再大，不如会翻书。
Cursor 分享博客指出，Dynamic Context Discovery 效果远好于 long context 方式，开启动态上下文可使总 Token 消耗降 46.9%，还能减成本、降延迟、提准确率，但也存在成本转嫁、工程复杂度高和安全风险等问题。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。