「创业实验」共找到 1822 篇相关文章
Claude Code之父红杉演讲震撼全场! 26年未写1行代码, 电脑都不开了
Claude Code之父Boris Cherny在红杉AI Ascent 2026大会上称，2026年至今未写过一行代码，现用手机工作。他预言编程已被AI解决，Claude Code代码库一年后或只剩100行，还认为软件业将民主化，创业公司迎来黄金时代。
对话斯坦福终身教授徐升：我找到了可穿戴的“宝藏”
本文对话斯坦福终身教授徐升，他研究方向从基础材料转向柔性可穿戴超声。其团队成果包括可穿戴心脏超声成像贴片、连续胎儿血流监测贴片等。他认为可穿戴电子缺‘AlphaGo时刻’，还分享学术与创业经验。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
让AI像人类一样认知真实世界！UCLA谷歌强强联手，长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考，是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准，让AI有构建、维护和利用长时记忆能力，实验超基线16.5%，但有依赖模拟器预设的局限。
让方程发现走向超大规模系统——《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》精读笔记
论文《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》提出Sparse Identification Graph Neural Network（SIGN），将方程发现工作流重新安排，在多类系统实验中展现可扩展性与长期预测能力，还在海表温度数据中恢复出共享动力学表达。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
仅需0.7秒单图像实时3D重建，开源扩散模型
单图像3D重建是计算机视觉难题，传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型，融合两种方法规避局限，仅0.7秒完成单图实时3D重建，实验显示性能显著优于其他基线方法。
AI发布首个全球科学家社区爆火，硅谷投资圈：科技研究领域的「谷歌地图」来了！
O-DataMap，由AI论论全球打造的全球科学家社区爆火，被赞为科技研究领域的「谷歌地图」。它将全球论文实验数据整合到二维坐标系，形成动态「科技地图」，还分三层助力科研决策，本月18号论论全球将直播演讲。