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新闻资讯7

智能流体力学青年学者论坛第28讲:伦敦城市大学Manolis Gavaises教授

智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果,如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流;方波李研究超临界流体湍流;陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。

力学与人工智能
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Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么

文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售,期间两次转型,聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等,还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。

深度学习自然语言处理
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AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片

Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。

新智元
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MV导演诞生!上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV

上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架,结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型,解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频,以MV导演模块统筹,还解决长视频连贯性等问题,性能优于同类模型。

AIGC开放社区
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规范驱动开发:瀑布模型回潮

规范驱动开发(SDD)重拾编码前写大量文档理念,虽为AI编程提供框架,但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求,指出SDD存在诸多不足。

InfoQ
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万卡时代,企业需要怎样的算力集群?

过去两年,AI算力需求跃升,消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点,智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨,还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。

InfoQ
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Scaling 时代落幕:Ilya 眼中下一代 AI 的关键,不在模型,在人类

深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束,未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节,人类泛化能力强或源于进化,还探讨了价值函数等内容。

InfoQ
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AI引发K型分化:Gemini 3 加剧技术劳动力分化,判断力为王,基础岗位将被AI完全替代,程序员也不例外

2025年11月Google发布Gemini 3,依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式,在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移,重构软件工程工作流,赋能白领但带来隐患,还冲击劳动力市场,提升软件掌握门槛。

AI Reading Hub
产品应用8

横扫海外的阿里大模型,有自己的APP了,叫“千问”

11月17日,阿里巴巴上线“千问App”,将Qwen系列模型装进面向C端用户的独立App。它设计极简,功能强大,免费使用。主模型为Qwen3,问答结构化,多模态交互方便,还有翻译等特色功能,背后是强大的Qwen模型生态。

MacTalk
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内行被外行指导、时刻担心被裁,Meta 人现在迷茫又内卷

据《金融时报》报道,Meta首席AI科学家Yann LeCun计划离职创业。他不满公司内部变化,与扎克伯格战略分歧大。Meta近年受大模型冲击,内部现‘外行指导内行’、员工迷茫内卷等问题,还要求元宇宙部门用AI提效5倍。

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