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Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广:AI 应用的机会在哪里?具身到底怎么投?
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈,探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等,也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下,关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架,从关节驱动视角建模,将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间,实现端到端推理,兼顾精度、鲁棒性与实时性。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
名师一定出高徒?清华团队最新揭秘:别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中,On-Policy Distillation(OPD)成明星技术,业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现,换更强Teacher,Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件,深挖对齐机制,还给出拯救失败蒸馏的方法。
三年时间市值翻了25倍,广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域,AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据,该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求,核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
刷屏的SBTI,底层算法有点东西…
近期SBTI人格测试爆火,它出自B站UP主Q肉儿串儿,初衷是劝朋友戒酒。经分析,它大概率是“人工主导+AI辅助”的产物,技术架构简单,算法逻辑是答题拆维度、分数归档、模板匹配。此外,还有大神网友推出MBAI版测试题。
Meta亿元天团首个大模型交卷!余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月,一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark,发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队,虽在编程和长时间自主运行有差距,但在多模态理解等方面表现突出,不过也有编程翻车情况。
100年后 K8s 还会存在吗?创始人 Brendan Burns:它将像 Linux 一样消失在 AI 之下
Kubernetes联合创始人Brendan Burns在访谈中回顾其诞生背景,指出Google开源K8s是为掌握技术演进主导权。他认为K8s虽成事实标准,但也有上限,未来或如Linux般成底层系统,100年后难原封不动存在。
拒绝重复造轮子!抽象 80% 工作场景,打造可复用的"AI 助手工厂”
文章指出,为解决重复开发AI助手的效率问题,智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案,打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案,还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等,最终落地“助手工厂”产品。