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Artificial Analysis:DeepSeek成为世界前二AGI实验室
模型与API独立分析公司Artificial Analysis对DeepSeek R1-0528评估显示,其一举超越xAI、Meta等,与谷歌并列全球第二大人工智能实验室,在多方面性能提升,缩小了开源与闭源模型差距。
Agent当道、模型封装一切:AI 时代的产研人如何不被“优化”?
随着 Agent 普及,技术复杂性被模型封装,产研人面临挑战。InfoQ 直播栏目邀请嘉宾探讨应对之策,还分享 AI 项目经验,分析 AI 编程痛点、落地案例,以及产品上线障碍和商业化方向。
默认联网搜索开启,DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪?
作者白杨SEO分享AI搜索优化,提到部分AI大模型默认开启联网搜索,利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比,助于做好AI搜索优化。
刚刚,DeepSeek首曝V3降成本秘诀!软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角,探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理,分析硬件特性对架构选择的影响,研究两者相互依赖关系,还为未来协同设计提出建议。
清华许华哲:具身智能需要从 ImageNet 做起吗?
清华许华哲探讨具身智能,分析其爆发原因、失败模式及决策点,涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等,还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’,并从宏观视角谈智能的共性。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
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。
南京城之真实写照
一位南京创业者致信市委领导,指出南京虽有顶尖科教资源,却成“人才中转站”,毕业生和创业者外流严重。分析原因是发展路径偏差、政策执行打折等,还对比了杭州和合肥,最后提出发展期盼。
DeepSeek睁开眼了!Opus-4.8的性能,1000张图不到20美分
DeepSeek首个多模态视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp上线DeepSeek API平台。文本能力与V4-Flash持平,多模态Agent能力逼近Opus-4.8,分析1000张图成本不到20美分,还上线免费Files API。
可复制的 AI Coding 全栈实战:比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲,分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验,分析 AI 编码问题,提出解决方案,介绍方案演进、实战案例及推广情况,还探讨了未来演进方向。