「AI能力提升」共找到 12332 篇相关文章
每个token都在亏钱,但ARR9个月破亿!从烧光现金、裁掉一半员工到反杀Cursor,Replit CEO曝一年内如何极限翻盘
2024年初到2025年9个月内,Replit的ARR从不到1000万美元突破1亿美元。其增长基于系统性战略,从基础设施整合发力。创始人分享发展历程,还谈到AI编程趋势及产品边界等内容。
多模态大模型,真的「懂」世界吗?——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力,且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition,提出干预测试方法Concept Hacking,还给出关键发现与启示。
谷歌开源Gemma 3n:2G内存就能跑,100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨,谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性,核心是 MatFormer 架构,还采用了 PLE 技术等,在多方面实现质量提升。
大模型系统提示词逆向(1)—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理,利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例,并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译,包含其角色设定、工具使用规则等内容。
Meta数十亿美元收购Manus背后:从江西小镇到硅谷风暴眼,肖弘的十年狂飙
本文讲述了肖弘的创业历程,从江西小镇少年成长为Meta副总裁。他经历多次创业起伏,如早期项目失败,后借壹伴、微伴等产品成功。2022 年起投身 AI,开发的 Monica、Manus 成绩斐然,最终 Manus 被 Meta 数十亿收购。
ICML 2025 | M+框架来了,增加LLM隐空间记忆,不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架,在MemoryLLM之上,将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+,显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题,为下一代语言模型提供支撑。
最低仅需2G显存,谷歌开源端侧模型刷新竞技场纪录,原生支持图像视频
今天凌晨,谷歌官宣Gemma 3n,原生支持多模态。它在大模型竞技场超1300分,是首个超此分数的10B以下模型。其VRAM占用低,最低2GB,已在谷歌AI Studio等可用,还公开了技术细节。
Huashu-Excel正式发布!可能、也许、大概是最好用的Excel数据处理和分析skill
花叔开源Huashu - Excel,它能处理Excel或CSV,按八步流程工作,有体检、对账、质控特色。经十份真实数据压测效果好,其设计激发大模型能力、避开缺陷,几乎所有agent都能用。
4个月融进1亿美元、建齐3座「数据发电厂」,这家TechBio要造一个生物世界模型
原生AI TechBio公司寻明生科4个月融1亿美元,欲搭建横跨数字与生物世界的药物发现基础设施。其聚焦抗体药物设计,构建干湿实验闭环,推出AuraIDE和OpenDDE,采用“既卖引擎,也卖车”商业模式。
快手AgentX:推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’,但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环,在快手 App 业务部署中跑通完整闭环,提升效率与业务收益。