「预测市场」共找到 1059 篇相关文章
LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念，再从两者视角分析 MCP，指出 MCP 是两者复合体，难归一边。最后预测 MCP 未来发展，要明确功能划分，前后端独立演进。
同一模型便宜50%，API Hub靠什么赚钱？
文章探讨大模型API Hub低价卖Token现象，指出低价出售的常是闲置算力等。分析厂商不官网降价原因，介绍第三方低价来源及Hub盈利途径，给出判断低价Hub能否用的检查清单。
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源，全面超越V4-Pro预览版
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源，这一304B轻量级模型经后训练，性能远超V4-Pro预览版，与Claude Opus-4.8接近。模型权重开源后上Huggingface趋势榜第二，性价比高，实测表现佳。
谁不想要一条会飞的鱼呢？他们造了个会捣蛋的机器人，拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。
奥特曼豪赌1人独角兽，中国CEO：别催了，在水泥厂调AI！
AI时代，一人公司（OPC）从概念走向现实。AIEC 2026的AI+OPC分论坛给出中国答案，素源矩阵韩家乐分享实战经验，还有多个创业者展示成果，OPC将成市场经济重要组织形态。
5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code
5月5日下午5:55，GPT - 5.5将举办派对，时间自定，客人由Codex挑选。过去两月，AI编程工具圈开发者从Claude Code转向Codex。虽Claude模型强，但工具体感上Codex占优。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
2026年，AI初创全球化的「变与不变」｜沙龙招募
当OpenClaw掀起开源浪潮、Agent应用频现，AI团队面临全球化命题。量子位将发起出海沙龙，聚焦出海早中期决策与路径，招募全球化实践者、参与者和投资机构，设置多环节交流。
AI竞争正酣，靠什么取胜？8个要点，一篇讲清楚
全球AI竞赛进入下半场，赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势，取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点，给出应对之策。
“现在的AI就像1880年的笨重工厂！”微软CSO斯坦福泼冷水：别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。