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为什么HBM能摆脱传统周期?
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动,而AI推理不同,大模型推理对内存依赖是硬约束,GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
既要安全⼜要弹性,理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结|甲子光年
2025年以来,大模型应用飞速发展,以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂,但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心,为Agent构建专属‘沙箱’,解决落地难题。
Vibe Coding撞墙了?换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛,但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制,Valkor等联合开源loom,它将交付拆解成状态链,过滤噪音,为大模型落地提供状态基建。
刚刚,Anthropic发现Claude「类意识工作台」!神秘J空间藏着没说出口的想法
Anthropic新研究发现Claude内部存在特殊“J空间”,像静默心理工作区,浮现模型思考概念,不一定在回答里。此研究受关注,还揭示其特性、发现方式及应用,改变对Claude“心智”理解。
GPT Image 2研究科学家陈博远:我在OpenAI修中文
GPT Image 2发布引发AI圈震动,主力训练者陈博远分享幕后故事。他和奥特曼同台主持,修好中文渲染,给模型起代号“布基胶带”,还设计多种“彩蛋级”测试,抖出官网图片幕后花絮。
成功率最高暴跌36.9%!南洋理工首个“模糊指令”测试,直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench,量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下,主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因,给出解法,望引起学界重视。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用|QCon 北京
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。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》,探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
80万条数据揭示隐患:AI正在「污染」病历,你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示,AI生成临床文本用于训练新模型,会使病理信息在数据迭代中消失,降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据,还提出缓解方法。
1吨旧手机能提取约200克黄金?你家的闲置手机可以这样处理→
我国年均产生废旧手机超4亿部,回收率低,因回收价低、信息安全顾虑,大量闲置。但旧手机资源回收价值高,“以旧换新”政策和技术升级正推动回收产业发展,打消消费者顾虑。
创始人不懂增长,团队再忙活也没用
文章指出很多创始人虽技术、团队出色,但对产品增长数据避而不谈。他们高薪招增长负责人却全权交托,自身缺乏增长认知,这在当下很危险。还提到 9 月 20 - 21 日将分享增长调研成果。