「开源与闭源」共找到 8640 篇相关文章
Linux基金会走访中国AI和机器人公司之后:美国根本不知道这里正在发生什么
2026年4月下旬,Linux基金会全球人工智能首席技术官Matt White访华8天,与多家公司交流。回国后他表示,美国对中国AI了解少,中国团队不封闭。芯片受限未阻竞争,开源有优势但要算经济账,智能体和机器人发展有挑战。
The Batch: 948 | GLM 5.1:面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1,可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计,有推理等特性,在多榜单表现佳,但推理和数学能力落后闭源模型,价格有提升。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
英伟达挑战者,估值490亿
AI芯片初创公司Groq完成7.5亿美元融资,估值达69亿美元。它由前谷歌工程师创立,致力于打破英伟达垄断,产品能低成本维持AI性能,但在生态、大规模模型支持等方面与英伟达有差距,短期内难威胁其地位。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
GitHub 千星项目:把四款 AI 编码工具变成并行科研 Agent!
本文介绍alphaXiv团队开源的千星项目OpenResearch,针对当前AI编码工具不适合科研循环、多Agent并行冲突等痛点,将四款主流AI编码工具包装成可自动运行完整研究循环、支持多Agent并行探索的科研Agent,核心设计简洁实用,覆盖完整科研工作流。
刚刚,OpenAI正式发布o3-pro!奥特曼激动更新博客:温和的奇点
今日凌晨,OpenAI发布o3-pro,Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色,但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一,此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
给 Agent 装个 Skill:3dviz-pro-max,TA也能搭出像样的 3D 场景!
当前AI Agent生成Three.js 3D场景常出现代码正确但渲染效果异常,自身无法发现问题。本文介绍开源项目3dviz-pro-max,这是专为Agent打造的3D可视化Skill,通过流程约束、知识库和自检工具让Agent可自主调试输出合格3D场景。
1700亿美元估值!Anthropic融资50亿,AI独角兽争霸战进入新阶段
Anthropic拟融资30 - 50亿美元,估值达1700亿美元,或成全球估值最高未上市AI公司之一。它由前OpenAI成员创立,聚焦AI安全。核心产品Claude有独特优势,与GPT - 5各有千秋。其商业化侧重企业,虽增长快但亏损大,业内对估值看法不一。