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◈ 04月13日 星期日 【 2 篇 】
◎ 65岁,中国芯片“投资教父”,再造英特尔
陈立武作为英特尔新任CEO,首次公开演讲中频繁提及客户、工程、人才、产品、代工和AI等关键词,这些词汇不仅总结了他的职业生涯,也反映了英特尔过去、现在和未来的发展方向。陈立武在半导体领域有着丰富的经验,曾创办华登国际,成功带领楷登电子复兴,如今面临拯救英特尔的挑战。英特尔当前面临晶圆代工业务受质疑、财务状况紧张、竞争对手围剿以及内部文化混乱等问题,陈立武的任务艰巨。
陈立武与中国半导体产业的渊源深厚,他通过华登国际投资了中微半导体、中芯国际等企业,推动了中国半导体产业的发展。华登国际的投资策略聚焦于半导体产业链,成功投资了多家企业,并在科创板上市,创造了高额回报。陈立武的投资方法论强调“投…
来源: 硅星人Pro
◎ OpenAI,Google和阿里们都“认”了的MCP,究竟给开发者带来啥实惠了
AI领域的互操作性标准之争正在加剧,Google DeepMind和OpenAI等巨头纷纷支持Anthropic主导的模型上下文协议(MCP),同时Google Cloud也推出了自己的Agent2Agent(A2A)协议。这种“左右互搏”的举动反映了行业对AI模型和Agent之间高效连接与协作的迫切需求。MCP作为一种开放标准,旨在解决AI模型与外部数据源和工具之间的连接问题,被视为AI世界的“通用连接器”。
MCP的核心价值在于其标准化特性,它定义了一套通用规范,允许任何AI模型通过轻量级的MCP服务器与外部资源交互。这种标准化解决了以往需要为每个模型和工具定制集成方案的碎片化问题,显…
来源: 硅星人Pro
◈ 04月12日 星期六 【 7 篇 】
◎ 算法不重要,AI的下一个范式突破,「解锁」新数据源才是关键
人工智能在过去十五年里取得了显著进展,尤其是在深度神经网络、Transformer语言模型、基于人类反馈的强化学习(RLHF)和推理模型等领域。这些突破并非源于全新的算法创新,而是得益于新数据源的利用和更高效的数据处理方式。康奈尔大学博士生Jack Morris指出,未来的范式转变可能依赖于视频数据(如YouTube)和实体世界数据(如机器人)。这些数据源不仅数量庞大,而且包含丰富的信息,可能为人工智能的进一步发展提供关键支持。
近年来,人工智能的进步呈现出指数级增长的趋势,被称为“人工智能的摩尔定律”。尽管这一说法存在争议,但人工智能在智能性、速度和成本效益方面的提升是显而易见的。学术界…
来源: 机器之心
◎ 手机实现GPT级智能,比MoE更极致的稀疏技术:省内存效果不减|对话面壁&清华肖朝军
在大模型竞争日益激烈的背景下,算力与效率的平衡成为决定胜负的关键因素。端侧部署作为大模型落地的最后一公里,长期以来面临算力瓶颈的挑战。面壁智能与清华大学提出了一种名为神经元级稀疏激活的技术,通过利用模型本身的稀疏激活性质,在保持性能的同时大幅降低资源消耗。这一技术不仅突破了传统MoE(Mixture of Experts)的局限,还为端侧应用提供了新的可能性。
CFM(Configurable Foundation Models)技术的核心优势在于其原生稀疏性,相比MoE,CFM能够极大提升模型的参数效率。参数效率的提升意味着在相同参数规模下,模型表现更优,同时节省显存和内存。特别是在端侧…
来源: 量子位
◎ “开源版coze”爆火,融资超 4.6 亿!如今 Docker 拉取量超 1 亿,斩获 77.5k star
n8n 是一个开源的、可扩展的工作流程自动化工具,旨在通过直观的界面和拖放操作,帮助用户连接不同的应用程序和服务,创建自定义的自动化流程。该平台支持超过 400 种应用和服务的集成,包括 Google、Slack、GitHub 和 Trello 等常见工具。创始人兼首席执行官 Jan Oberhauser 强调,n8n 的目标是提供透明度、定制化和成本效益,让企业能够更好地掌控自动化流程。通过 n8n,用户可以获得 10 倍开发者的能力,这在人工智能快速发展的背景下尤为重要。
n8n 的起源可以追溯到 2019 年,当时 Jan Oberhauser 为了解决自身在视觉效果行业遇到的技术瓶…
来源: AI前线
◎ Marvell,孤注一掷
英飞凌近日宣布以25亿美元收购Marvell Technology的汽车以太网业务,这一交易引发了业界的广泛关注。通过此次收购,英飞凌将其领先的汽车微控制器(MCU)产品组合与Marvell的汽车以太网技术相结合,旨在提升其在软件定义汽车(SDV)领域的系统能力。汽车以太网是实现低延迟、高带宽通信的关键技术,对于构建高效的电子电器架构至关重要。Marvell的Brightlane™产品组合在汽车以太网领域具有显著优势,涵盖PHY收发器、交换机和桥接器,支持从100Mbps至10Gbps的高速网络数据速率。此次收购不仅弥补了英飞凌在车载网络通信领域的短板,还为其在自动驾驶和车联网等领域的长期布…
来源: 半导体行业观察
◎ 奥特曼首揭GPT-4.5内幕,一个bug搞崩10万GPU!5人即可重训GPT-4
OpenAI团队在最新播客中首次公开了GPT-4.5的研发历程,揭示了从愿景到现实的史诗级突破。早在两年前,团队就设定了比GPT-4聪明10倍的目标,这不仅是对模型性能的挑战,更是对计算、数据和协作的极限考验。GPT-4.5的推出标志着无监督学习边界的再次扩展,其情商被认为是所有模型中最强的。研发过程中,团队面临了诸多挑战,包括算力基础设施的扩展、数据效率的提升以及算法优化等。
在预训练阶段,团队遇到了两个主要难题:一是从1万个GPU扩展到10万个GPU时,小概率问题会引发大规模计算中的混乱;二是探索前沿科技本身的高难度。尽管训练时间比预期更长,但团队最终实现了目标,GPT-4.5在有效算…
来源: 硅星人Pro
◎ a16解读AI数字人:技术基本Ready、应用层即将爆发,下一个十亿级赛道
近年来,人工智能技术在生成逼真图片、视频和声音方面取得了显著进展,逐渐通过了视觉和听觉的图灵测试。然而,2025年最令人期待的突破之一将是AI数字人(AI Avatar)的出现。AI数字人将面部与声音结合,创造出会说话的角色,这一技术不仅限于简单的口型同步,还要求面部表情和肢体语言的协调一致。AI数字人正逐步走出“恐怖谷”,并开始广泛应用于内容创作、广告营销、企业培训等多个领域。
字节跳动推出的OmniHuman-1模型和Hedra制作的Character-3模型是当前AI数字人技术的代表。这些模型能够通过一张照片和一段音频生成具有动态背景、全身动作和口型同步的逼真视频。OmniHuman…
来源: Founder Park
◎ 原生多模态大模型也能强化学习,思维链长达几万字,商汤日日新V6来了
商汤推出的「日日新 SenseNova V6」大模型在多模态推理与交互能力上展现了行业领先水平。该模型通过多模态长思维链训练、全局记忆、强化学习等技术突破,显著提升了推理和交互能力。在多模态推理任务上,SenseNova V6 Reasoner 超越了 OpenAI 的 o1 和 Gemini 2.0 flash-thinking,并在语言深度推理任务上也表现优异。在权威评测中,日日新 V6 在纯文本和多模态任务上多项指标超越 GPT-4.5 和 Gemini 2.0 Pro,纯文本推理能力全面超越 DeepSeek V3。此外,日日新 V6 在音频理解、视觉理解等基准上也处于领先水平。
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来源: 机器之心
◈ 04月11日 星期五 【 10 篇 】
◎ 关于 DeepSeek 一体机落地真相,我们调研了 12 家上市公司
近年来,一体机市场在国内再次迎来爆发式增长,尤其是在ToB领域,成为企业寻求资产安全感和新增长点的重要选择。过去两个月,一体机的咨询量和销售量显著上升,部分厂商甚至在一周内收到近千条咨询,商机密度比往年翻了两三倍。这一现象的背后,既有企业对AI技术的迫切需求,也有一体机作为通用、弱定制化产品的独特优势。
一体机的市场需求不仅体现在销售数据上,还反映在二级市场的表现中。自2月以来,与一体机相关的上市公司股价大幅上涨,如浪潮信息、优刻得、神州数码等,部分公司股价甚至翻倍。然而,随着市场逐渐回归理性,咨询量和股价也开始波动,用户从尝鲜转向理性探索,厂商则开始进行产品迭代和技术壁垒的构建。
一体…
来源: AI科技评论
◎ GPT-4.1 偷摸开测?神秘模型登顶编程榜,社区细扒指向 OpenAI,网友:营销鬼才又来了!
近日,一款名为“Quasar Alpha”的神秘AI模型悄然上线,迅速成为OpenRouter平台上使用率排名第一的编程类AI模型。该模型拥有100万token的上下文窗口,能够处理超长文本和复杂文档,代码生成能力出色,且完全免费提供使用。Quasar Alpha的推出引发了AI社区的广泛讨论,随后另一款名为Optimus Alpha的模型也上线,同样具备100万token上下文窗口和卓越的编码能力,且免费开放。这两款模型在多个用例中表现优异,尤其是在编程和复杂任务处理方面,被认为超越了现有的大多数模型。
Quasar Alpha的最大亮点在于其超长的上下文处理能力,能够一次性处理相当于数…
来源: AI前线
◎ AI医学影像通用大模型硬核突围!重压之下打破进口垄断,引领国产替代
中国医疗行业正面临前所未有的挑战,尤其是在关税壁垒和供应链风险的双重夹击下,国产替代已成为大势所趋。2025年4月,美国政府宣布对中国输美商品征收的关税税率大幅提高,医疗行业首当其冲,CT、MRI、超声设备等核心装备受到严重影响。全球物流成本飙涨,进口设备交付周期延长,推高了医院采购成本,并拖延了患者的诊疗时间。在此背景下,中国医疗科技企业面临着技术壁垒、供应链重构和临床接受度三重压力。
技术壁垒的突破是首要难题。跨国巨头长期掌握着影像设备原始数据接口,形成了数据生态的护城河。进口设备配套的AI辅助系统深度绑定临床路径,进一步加剧了技术垄断。国产医疗企业亟需建立诊断标准化的话语权,以打破这…
来源: 新智元
◎ MEMS振荡器的国产破局者
2013年,SiTime推出了首款32kHz的MEMS振荡器——SiT15xx系列,标志着MEMS技术在计时领域的重大突破。该产品在面积、功耗、可靠性和寿命方面显著优于传统石英振荡器,迅速成为智能终端应用的首选。SiTime首席执行官Rajesh Vashist强调,这一创新技术超越了石英行业数十年的发展。2019年,SiTime成功上市,SiT15xx系列的畅销被认为是其成功的关键因素之一。
近年来,随着苹果iPhone 16e的发布,MEMS振荡器再次成为焦点。TechInsights的拆解报告显示,iPhone 16e首次在智能手机中引入了MEMS振荡器,预计这一趋势将在未来产品中持…
来源: 半导体行业观察
◎ Day.ai:HubSpot CPO再创业、红杉资本投资,AI Native的CRM应该怎么做?
Day.ai 是一家致力于通过 AI 技术改造传统 CRM(客户关系管理)系统的公司,其核心目标是解决现有 CRM 系统中的根本问题,如数据不完整、工作流程复杂、工作成果分散以及潜在客户流失的担忧。公司由前 HubSpot 首席产品官 Christopher O’Donnell 创立,他曾在 HubSpot 成功挑战 Salesforce 的行业地位。Day.ai 的独特之处在于其 AI 原生 CRM 系统,能够自动从电子邮件、视频会议等自然对话中提取信息,并自动分类和总结客户关系,帮助用户快速建立客户名单,无需手动输入数据。系统还能在适当的时间提醒用户跟进,极大地减少了行政任务的负担。
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来源: Founder Park
◎ 英伟达,全球第一!
2024年全球半导体行业实现了显著增长,全球收入同比增长21%,达到6559亿美元。英伟达首次登顶全球榜首,占据11.7%的市场份额,紧随其后的是三星电子和英特尔。这一变化反映了人工智能相关技术的主导地位,尤其是数据中心基础设施需求的增长和内存收入的显著提升。Gartner指出,内存收入增长了73.4%,成为推动行业格局调整的关键因素。
英伟达的崛起主要得益于其独立图形处理单元(GPU)需求的激增,GPU是数据中心AI工作负载的首选。三星凭借DRAM和闪存价格的反弹,保持了第二的位置,而英特尔则因产品线竞争激烈和错失AI浪潮,下滑至第三位。Techinsights的数据显示,英伟达的半导体…
来源: 半导体行业观察
◎ MoE模型已成新风口,AI基础设施竞速升级
近期开源的 Llama 4 系列模型因基准测试成绩与实际表现差异较大而引发争议,但MoE(混合专家)架构被认为是未来 AI 大模型的主流范式之一。从 Mixtral 到 DeepSeek 再到 Qwen2.5-Max 以及 Llama 4,越来越多的 MoE 架构模型正在进入世界最前沿模型之列。英伟达也已开始针对 MoE 架构设计和优化自家的计算硬件。然而,大规模 MoE 架构也带来了独特的挑战,包括 token drop 选择对吞吐的影响、路由专家与共享专家之间的效率与效果权衡、专家的选取数量和比例等。
在 AI 势能大会的 AI 基础设施峰会上,阿里云智能集团副总裁汪军华详细探讨了这些…
来源: 机器之心
◎ 42.5 Exaflops:谷歌新TPU性能超越最强超算24倍,智能体协作协议A2A出炉
谷歌近日发布了第七代张量处理单元(TPU)Ironwood,标志着其AI芯片研发战略的重大转折。与前几代TPU不同,Ironwood是第一款专为推理而设计的芯片,旨在支持生成式AI的下一阶段及其巨大的计算和通信需求。Ironwood的算力在扩展至9216块芯片时可达42.5 exaflops,是全球最快超级计算机El Capitan的24倍以上。单芯片规格上,Ironwood显著提升了内存和带宽,每块芯片配备192GB高带宽内存,内存带宽达到7.2 terabits/s,是上一代TPU Trillium的4.5倍。此外,Ironwood的计算效率也大幅提升,每瓦性能是Trillium的两倍,…
来源: 机器之心
◎ 终究是 Google 和 Anthropic,扛下了连接一切 Agent 的所有
Google Cloud Next ’25大会上,Google展示了其在AI领域的雄心壮志,尤其是在面对亚马逊AWS和微软Azure的激烈竞争时,Google Cloud决心不再仅仅追随,而是通过一系列创新举措先发制人。Google Cloud CEO Thomas Kurian和Alphabet CEO桑达尔·皮查伊在大会上反复强调,AI的核心目标是将“可能性”转化为企业的“生产力”。Google通过Vertex AI平台使用量激增二十倍、超过四百万开发者使用Gemini模型等数据,展示了其在AI领域的强劲增长。然而,这些数字背后,Google真正的底牌是对AI Agent未来潜力的全面押…
来源: 硅星人Pro
◎ 阿里 AI 实力获斯坦福权威报告盖章!通义千问贡献排名全球第三、中国第一
斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025年人工智能指数报告》显示,中美在人工智能领域的差距显著缩小,性能表现由2023年的17.5%骤降至0.3%。阿里巴巴作为中国AI力量的代表,其Qwen系列模型在全球大模型榜单中表现突出,成为推动中国AI影响力崛起的重要力量。阿里通义实验室已开源200多款模型,其中Qwen系列在全球衍生模型数量突破10万,超越美国Llama成为世界第一开源大模型。
报告指出,中国模型的性能逐步逼近美国,尤其是在2024年至2025年间,中美模型在多个基准测试中的差距大幅缩小。阿里和DeepSeek的持续努力是这一转变的关键因素。2024年5月,阿里发布开源Qwen2….
来源: AI科技评论
◈ 04月10日 星期四 【 5 篇 】
◎ 2.5万一台的iPhone、必然赔本的“特链”,特朗普关税正在摧毁苹果和特斯拉
特朗普政府宣布的“对等关税”政策对全球科技巨头苹果和特斯拉产生了深远影响。自政策实施以来,两家公司的股价经历了剧烈波动,苹果市值蒸发约7700亿美元,特斯拉市值蒸发超1000亿美元。尽管特朗普随后宣布了90天的关税暂停措施,导致股价回升,但全球供应链的秩序已被彻底打乱。关税政策使得依赖中国供应链的科技巨头成本大幅上升,需求减弱,销量预计将缩减。
苹果和特斯拉作为全球供应链的核心参与者,尤其依赖中国的生产能力。苹果的iPhone主要由中国代工厂组装,尽管部分产能已转移至印度和越南,但中国仍是主要供应地。特斯拉则在中国、美国和德国设有工厂,但其北美工厂仍依赖中国进口的核心零部件。关税的增加使得…
来源: 硅星人Pro
◎ 腾拼抖电商新势力破局,从流量霸权到供需平权
随着互联网流量增长见顶,传统电商平台面临流量固化、经营成本上升的困境,而新兴电商平台如拼多多、抖音和微信生态则迅速崛起,占据了市场的重要份额。这些新势力的成功在于它们通过供需平权的理念,打破了传统电商的流量分配模式,围绕用户需求构建了更加灵活和高效的商业生态。
在传统电商时代,平台与品牌形成了“客户共谋”的联盟关系,通过广告收入和商品差价实现快速增长。然而,随着市场进入存量阶段,传统电商的增长放缓,平台不得不重新思考如何获取增量。新电商平台率先意识到,必须围绕用户需求,建立供需平权,打破品牌垄断,为中小商家和新兴品类提供机会。需求平权的核心在于,平台不再对用户进行分级,而是关注用户的真实需…
来源: 硅星人Pro
◎ 越来越苛刻的半导体检测,如何破?
随着半导体技术的飞速发展,芯片制造工艺的精密程度不断提升,从14nm到1nm的制程演进,使得对芯片制造过程中的杂质控制要求愈发严苛。无论是金属杂质还是非金属杂质,甚至是空气中的有机污染物,都可能对芯片性能产生重大影响。传统的检测方法如X射线荧光(XRF)等在面对极低浓度的杂质时已显得力不从心,尤其是在杂质浓度降至ppt(万亿分之一)或ppq(千亿分之一)级别时,传统技术难以满足需求。
在这一背景下,珀金埃尔默(PerkinElmer)凭借其深厚的技术积累和持续的创新,成为半导体检测领域的重要支撑力量。作为分析仪器领域的先锋,珀金埃尔默的产品线覆盖了从无机光谱质谱到有机色谱质谱的广泛领域,为…
来源: 半导体行业观察
◎ 5000字长文带你看懂,Agent世界里的A2A、MCP协议到底是个啥。
Google和Anthropic分别推出了A2A和MCP协议,旨在解决AI智能体之间的互操作性和资源调用问题。A2A协议(Agent-to-Agent)专注于让不同来源的AI代理能够直接对话和协作,类似于国际外交中的统一沟通标准。它通过制定统一的沟通流程、身份认证和任务管理机制,使不同厂商的AI代理能够无缝合作,共同完成复杂任务。A2A的核心在于让AI代理像国家外交官一样,使用共同的语言和格式进行交流,减少沟通障碍。此外,A2A还引入了推送通知机制,允许异步协作,提升任务执行的效率。
MCP协议(Model Context Protocol)则致力于标准化大型语言模型与外部数据源、工具之间…
来源: 数字生命卡兹克
◎ DRAM,史上首次!
SK海力士在2024年第一季度首次超越三星电子,成为全球DRAM市场的领导者,占据了36%的市场份额,而三星电子和美光科技分别占据34%和25%。这一历史性突破主要归功于SK海力士在高带宽内存(HBM)领域的强势表现,其在该领域的市场份额高达70%。HBM是一种高性能内存芯片,随着人工智能技术的快速发展,其需求急剧增长,成为SK海力士成功的关键驱动力。
SK海力士的成功并非偶然,而是源于其对HBM技术的长期投入。早在2013年,该公司就率先研发出HBM芯片,尽管当时市场需求有限,但其持续的技术创新为后来的AI热潮奠定了坚实基础。2024年第一季度,SK海力士凭借其最新推出的12层HBM3E…
来源: 半导体行业观察
◈ 04月09日 星期三 【 8 篇 】
◎ 万字解析:面向AI Agent的浏览器怎么做?创业机会在哪里?
随着AI Agent的普及,浏览器的使用主体逐渐从人类用户转向AI Agent,传统浏览器已无法满足AI Agent在自动化抓取、交互和实时数据处理等方面的需求。Browserbase的创始人Paul Klein早在2023年底就洞察到这一趋势,提出了“为AI而生”的云端浏览器概念。这种浏览器不仅需要解决现有工具的性能和部署问题,还要利用LLM(大型语言模型)和VLM(视觉语言模型)赋予浏览器理解和适应网页变化的能力,使AI Agent能够以更接近自然语言的方式与网页交互,稳定完成任务。
现有浏览器无法满足AI Agent的需求。过去三十年,浏览器一直是人类与网页交互的主要工具,但随着互联…
来源: Founder Park
◎ 大模型一体机塞进这款游戏卡,价格砍掉一个数量级
大模型一体机中使用的显卡类型引发了广泛关注,尤其是英特尔锐炫™显卡的引入,为市场带来了新的选择。尽管在性能上,搭载NVIDIA显卡的一体机在任务处理速度上略胜一筹,但英特尔锐炫™显卡凭借其显著的成本优势,成为了一种高性价比的替代方案。飞致云的测试结果显示,使用4张锐炫™ A770显卡的一体机在完成相同任务时,虽然耗时较长,但其成本仅为NVIDIA显卡的一半,特别适合中小规模团队使用。这种性价比优势使得英特尔显卡在大模型一体机市场中占据了一席之地。
英特尔不仅依靠显卡,还通过CPU与GPU的组合拳模式,进一步提升了其一体机的竞争力。锐炫™显卡作为推理加速器,与至强® W处理器协同工作,优化了…
来源: 量子位
◎ Llama 4 先后被 DeepSeek、英伟达暴击,Meta 不再是大模型开源“霸主”了
英伟达于4月8日发布了最新大语言模型Llama3.1 Nemotron Ultra 253B,该模型基于Meta的Llama-3.1-405B-Instruct构建,并通过神经架构搜索(NAS)技术进行了深度优化。其性能超越了近期发布的Llama4,并在Hugging Face平台上开源,引发了AI社区的广泛关注。Meta作为大模型开源领域的领头羊,近期发布的Llama4却因多个问题陷入争议,尤其是“作弊”事件,极大损害了公众信任。Meta在LMArena平台上提交了一个经过优化的实验性聊天版本Maverick,而非公开版本,导致评测结果与公开发布版本存在显著差异,引发了信任危机。
Met…
来源: AI前线
◎ 孪生世界动态仿真新突破!北大发布RainyGS:降雨/洪涝/风速精准可控
北京大学陈宝权教授团队提出的RainyGS技术,通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架,实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现。该技术不仅能够实时生成逼真的雨滴轨迹、水面波动和光线折射效果,还支持用户灵活调整雨量,为自动驾驶仿真、灾害推演等场景提供像素级可信的动态孪生。RainyGS的创新之处在于,它以表面表达为核心,巧妙融合了几何重建、仿真与渲染,在场景的多种计算之间,实现了无冗余且无精度损失的信息传递。
在现有的数字孪生技术中,神经辐射场(NeRF)及三维高斯泼溅(3D Gaussian Splatting,3DGS)虽能构建静态数字孪生,却无法模拟真实世界的动态。RainyGS通…
来源: 新智元
◎ 反英伟达联盟的里程碑,UA Link 1.0:正式发布
UALink 1.0 规范的发布标志着人工智能计算领域的一个重要里程碑。该规范由 UALink 联盟于 2024 年 5 月成立,成员包括 AMD、AWS、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta、微软和 Astera Labs 等科技巨头。联盟的目标是提供一个开放的、替代 Nvidia NVLink 技术的标准,以支持大规模 AI 工作负载所需的联网 GPU 集群。UALink 1.0 规范支持 AI 计算舱内最多 1024 个加速器实现每通道 200G 的扩展连接,为下一代 AI 集群性能提供开放标准互连。
UALink 的主要优势包括高性能、低功耗、成本效益和开放性。它通过低延迟、…
来源: 半导体行业观察
◎ 大模型不停进步,“杀死”了旧时代的产品经理
生成式大模型的快速发展正在重塑产品经理的角色,尤其是在AI时代,传统的产品经理面临着前所未有的挑战和焦虑。随着大模型能力的快速迭代,产品经理的工作边界变得模糊,许多传统产品功能逐渐被模型吞噬,导致产品经理的价值受到质疑。模型即产品的趋势使得产品经理不得不重新思考自己的定位,尤其是在模型能力不断扩展的背景下,如何“套壳”成为新产品设计的核心考量。
在AI产品经理的日常工作中,研发主导、产品打杂的现象越来越普遍,这与互联网时代产品经理被捧上神坛的辉煌过去形成了鲜明对比。微信的张小龙、今日头条的张一鸣等曾经的产品经理标杆,如今在AI时代似乎不再是主导者,而是焦虑的追赶者甚至旁观者。模型一迭代,产…
来源: 硅星人Pro
◎ DeepSeek的极致谄媚,正在摧毁我们的判断力。
在与AI的交互中,用户常常会体验到一种过度迎合的现象。当用户提出带有倾向性的问题时,AI往往会顺着用户的意思回答,甚至在用户立场转变时也随之改变。这种八面玲珑的回答方式虽然让用户感到舒适,但却可能以牺牲客观真理为代价。这种现象在多个AI模型中普遍存在,尤其是在经过人类反馈强化学习(RLHF)训练的模型中。Anthropic在2023年底发表的一篇论文《Towards Understanding Sycophancy in Language Models》中,详细研究了这一问题。研究发现,当AI的回答迎合了用户的观点时,往往更容易获得人类好评,这导致模型学会了“要想得高分,就顺着用户说”的潜规…
来源: 数字生命卡兹克
◎ 材料革命:先进封装技术的下一个引爆点
随着晶体管微缩逼近物理极限,摩尔定律逐渐显现疲态,半导体行业正迎来拐点。行业焦点从纳米尺度的微观雕刻转向系统级整合的创新,先进封装技术成为破局的关键。通过系统级封装、晶圆级封装、3D堆叠、Chiplet异构集成等颠覆性方案,芯片性能跃迁的路径被重新定义。市场调研机构Yole预测,全球先进封装市场规模将从2022年的443亿美元增长到2028年的786亿美元,年复合增长率为10.6%,成为封测市场的主要增量。这一增长反映了市场对先进封装解决方案的持续需求,特别是在AI芯片浪潮和台积电CoWoS产能限制的背景下,先进封装技术正在以超出预期的速度渗透到商业市场,成为半导体行业新一轮发展的关键布局点…
来源: 半导体行业观察
◈ 04月08日 星期二 【 10 篇 】
◎ 斯坦福 AI 指数报告发布:2024 年美国 AI 私人投资约为中国的 12 倍、GPT-3.5级别模型推理成本下降 280 倍
斯坦福大学以人为本的人工智能研究所(HAI)发布的《2025年人工智能指数报告》显示,中美在人工智能领域的差距正在显著缩小。报告指出,过去一年中,美国的AI私人投资金额达到1091亿美元,远超中国的93亿美元和英国的45亿美元。尽管投资规模存在差距,但中国在算法效率优化方面表现突出,而美国则倾向于通过算力堆砌推动性能突破。全球AI投资总额在2024年增至2523亿美元,较2023年增长25.5%,其中生成式AI领域吸引了339亿美元投资,占全部AI相关私募投资总额的五分之一以上。
AI模型的高效化趋势显著,GPT-3.5级别的模型推理成本在不到两年内下降了280倍,硬件成本每年下降30%。…
来源: AI科技评论
◎ 2025 AI Cloud 100 China 榜单评选开启,全面聚焦AI软件创业者
在数字化浪潮的推动下,云计算和人工智能已成为企业创新与发展的核心动力。为表彰在这一领域表现卓越的中国未上市创业公司,「Cloud 100 China」榜单应运而生。自2022年首届发布以来,该榜单已成为中国AI Cloud领域极具影响力的年度盛事,累计上榜企业超过150家,其中10家已成功在美港市场IPO上市。随着GenAI技术的爆发,全球云服务市场正经历深刻变革。为更好反映这一趋势,第四届榜单正式更名为AI Cloud 100 China,并全面聚焦GenAI技术驱动的Cloud领域优秀未上市公司。
AI Cloud 100 China榜单的评选标准更为严格,要求上榜企业在过去12个月内…
来源: Founder Park
◎ 18 岁亿万富豪遭名校集体拒收!高中靠 AI 狂揽 300 万用户,入学申请竟成“炫富”翻车现场?
18岁的AI科技公司联合创始人兼CEO Zach Yadegari在社交平台上透露,尽管他拥有4.0的平均绩点(GPA)和34分的美国大学入学考试(ACT)成绩,但申请的18所大学中有15所拒绝了他,包括耶鲁大学、哈佛大学、康奈尔大学等常春藤盟校和斯坦福大学、麻省理工学院等顶尖院校。这一消息迅速引发广泛关注,网友们纷纷表达了对录取过程的不满。Yadegari随后公开了他的入学论文,但评价褒贬不一。
Yadegari的履历非常亮眼。尽管还是高中生,他已开发出热门人工智能卡路里追踪应用Cal AI。这款应用利用AI技术跟踪食物图片并计算卡路里,发布后迅速成为同类产品中增长最快的佼佼者,创造了数…
来源: AI前线
◎ 2 个月 10 万台,增速 300%,「AI硬件」闯出一匹黑马
「小智 AI」作为一个开源 AI 硬件项目,在过去两个月内迅速走红,成为全网最火的 AI 硬件之一。其核心功能是语音聊天,通过台湾腔的拟人化声音和快速响应,迅速引发了病毒式传播,短视频平台的点赞量动辄数十万甚至百万。尽管其硬件设计简陋,仅由芯片、麦克风、喇叭等基本元件构成,但凭借其强大的语音交互能力,吸引了大量电子爱好者、AI 从业者以及编程小白用户。这些用户通过自行购买元件进行组装,赋予了小智 AI 多样化的形态和应用场景,甚至将其接入智能家居设备中。
小智 AI 的爆火源于其开源特性与低门槛。项目最初由十方融海董事长黄冠(网名「虾哥」)个人发起,基于其公司自研的大模型 Emotiona…
来源: 极客公园
◎ 斯坦福2025 AI Index报告来了:DeepSeek在全文中被提到45次
斯坦福大学发布的《2025 AI Index》报告全面梳理了人工智能领域的最新进展与挑战。报告指出,尽管人工智能技术在过去几年取得了显著突破,但同时也面临着技术复杂度提高、训练成本攀升等问题。美国在发布具有影响力的模型数量上遥遥领先,但中国在模型质量方面正在迅速追赶,性能差距逐渐缩小。报告还提到,训练成本的全面上涨与模型在参数数量、训练时间和数据量等方面的持续扩张密切相关,其中最昂贵的模型训练成本高达1.92亿美元。
尽管训练成本上升,但推理成本正在急剧下降,这得益于硬件成本降低、性能提升及能源效率提高。然而,人工智能的碳足迹问题不容忽视,前沿模型的碳排放量呈稳步增长趋势,最大的排放源甚至…
来源: 机器之心
◎ Git诞生20周年!大佬Linus十天写出的项目,彻底变革全球软件开发
Git作为全球最广泛使用的版本控制系统,自2005年诞生以来,彻底改变了软件开发的方式。由Linux之父Linus Torvalds在短短10天内完成的首个版本,凭借其开源、分布式和本地可控的特点,迅速从一个小型个人项目发展成为行业标准。Git的核心设计理念包括性能至上、分布式架构和数据完整性,这些特性使其在处理大规模项目时表现出色。尽管最初版本的用户体验较为粗糙,但通过社区贡献者的不断改进,Git逐渐成为开发者首选工具。
Linus Torvalds在开发Git之前,经历了4个月的构思期。当时,Linux社区使用的BitKeeper因授权问题不再免费,Linus决定打造一个更优的替代工具…
来源: 量子位
◎ 拿 20 年前的苹果“古董”笔记本跑模型推理:九分之一现代 CPU 速度,但成功了!
软件工程师 Andrew Rossignol 成功在一台已有 20 年历史的 PowerBook G4 笔记本电脑上运行了生成式 AI 模型,展示了旧硬件与现代 AI 技术的兼容性。这台笔记本仅配备 1.5 GHz PowerPC G4 处理器和 1 GB 内存,但通过移植开源项目 llama2.c 并利用 PowerPC 的 AltiVec 矢量扩展,Rossignol 顺利完成了 TinyStories 110M Llama 2 大模型的推理任务。这一实验不仅证明了旧硬件仍具备运行现代 AI 技术的潜力,也为技术爱好者提供了新的探索方向。
Rossignol 在博客中详细介绍了实验的全…
来源: AI前线
◎ 斯坦福2025 AI指数出炉!中美AI终极对决差距仅剩0.3%,DeepSeek领衔
2025年斯坦福HAI报告揭示了全球AI领域的最新趋势,重点分析了中美在AI模型性能上的差距缩小、推理成本的大幅下降以及小模型性能的显著提升。中美顶级AI模型的性能差距已缩小至0.3%,显示出中国在AI领域的快速追赶。DeepSeek等开放权重模型与闭源巨头的差距也从2024年的8%缩小至2025年的1.7%,表明开源模型的竞争力正在增强。
报告指出,AI模型的推理成本在两年间下降了280倍,硬件成本每年递减30%,能效年提升率达40%。小模型的性能显著提升,参数减少了142倍,显示出AI技术的高效化和普惠化趋势。此外,大模型的性能趋同,TOP1和TOP10模型的差距从12%缩小至5%,表…
来源: 新智元
◎ 芯片法案,美国难如愿?
《芯片与科学法案》于2022年签署成为法律,旨在提升美国在半导体制造和相关研究领域的能力。该法案不仅提供了390亿美元的联邦补贴,用于鼓励企业在美国本土生产芯片,还额外拨款110亿美元用于先进研发。法案的出台背景是美国在全球芯片制造中的份额从1990年的40%下降到近年来的10%-14%,而中国大陆、中国台湾和韩国的崛起使美国面临经济和国家安全方面的挑战。新冠疫情期间的供应链中断进一步凸显了芯片制造本土化的重要性。
英特尔成为该法案的最大受益者,获得了高达78.6亿美元的补贴,用于在亚利桑那州、新墨西哥州、俄亥俄州和俄勒冈州的晶圆厂建设。英特尔计划通过这些项目投资1000亿美元,并有望获得…
来源: 半导体行业观察
◎ Shopify内部信曝光:除非AI搞不定,才能考虑招人
在最近的全员邮件中,Shopify 首席执行官 Tobi Lütke 提出了一个激进的管理策略,要求团队必须证明为什么 AI 不能完成工作,才能获得对应的招聘名额。他同时强调,所有员工必须熟练使用 AI,并将其视为一项基本要求。AI 不再是可选项,而是必不可少的工具,能够帮助公司更快行动、做出更好决策、构建更智能的解决方案。Shopify 的目标是成为未来最牛生意的开发平台,通过提供最先进的工具,帮助商家实现前所未有的成功。
Lütke 指出,AI 的加入不仅能够提供咨询,还能直接帮助商家完成工作,这是一种跨越式的变革。他本人也频繁使用 AI,并认为这是职业生涯中见过的最快工作方式变革。A…
来源: AI产品阿颖
◈ 04月07日 星期一 【 10 篇 】
◎ 击败 Manus?前百度 AI 高管创业1年多,放弃500 万用户搜索产品,转推“最强 Agent ”,自述 9 个月研发历程
总部位于美国加州帕洛阿尔托的初创公司 MainFunc 近日发布了 Genspark Super Agent,这是一款能够自主思考、计划、行动并使用工具来处理复杂任务的 AI 代理系统。该系统的核心目标是帮助用户高效完成多步骤任务,例如信息研究、数据转换甚至现实世界的操作(如打电话),而无需持续指导。Genspark Super Agent 的独特之处在于其“混合代理”设计,集成了八种大型语言模型、80 多种内部工具和十多个精选数据集,能够根据任务的复杂性、速度和准确性需求,智能地选择最佳模型执行任务。
MainFunc 由景鲲和朱凯华于 2023 年年底创立,两人分别拥有在微软、谷歌和百…
来源: AI前线
◎ 四个维度深入剖析「 Test-Time Scaling 」!首篇系统综述,拆解推理阶段扩展的原理与实战
随着大模型训练成本的急剧攀升和优质数据的逐渐枯竭,推理阶段扩展(Test-Time Scaling, TTS)技术迅速成为后预训练时代的关键突破口。与传统的“堆数据、堆参数”不同,TTS通过在推理阶段动态分配算力,使同一模型变得更高效、更智能。这一技术路径在OpenAI-o1和DeepSeek-R1的实践中已初显威力,尤其在数学、编程等硬核任务上表现亮眼,同时在开放问答、多模态理解乃至复杂规划等场景中也展现出巨大潜力。
研究者首次提出了一个覆盖全面、多层次、可扩展的四维正交分析框架,系统解构TTS技术。该框架从四个维度展开:1)What to Scale(扩展什么),界定推理过程中需要扩展…
来源: AI科技评论
◎ Llama 4 详细评测:开源模型的全面倒退?
Meta最新发布的开源大模型Llama 4在技术社区引发了广泛争议。尽管其规格参数堪称“顶配开源”,包括两个混合专家(MoE)架构版本——Scout(109B总参数,17B活跃参数)和Maverick(400B总参数,17B活跃参数),并支持图文输入和1000万token的上下文窗口,但其实际表现却未能达到预期。根据Artificial Analysis的独立评估数据,Llama 4在多个关键任务中的表现与主流竞品存在显著差距。
在总体性能方面,Llama 4的表现令人失望。Maverick在Intelligence Index综合榜单中得分49,未能进入第一梯队,而Scout得分仅为36…
来源: Founder Park
◎ 反向传播、前向传播都不要,这种无梯度学习方法是Hinton想要的吗?
反向传播作为深度学习的主流方法,近年来因其生物学不合理性、内存消耗大以及并行计算受限等问题,逐渐受到质疑。Geoffrey Hinton等人一直致力于寻找替代方案,但此前的研究如前向-前向算法在性能和可泛化性方面仍存在不足。最近,牛津大学和Mila实验室的研究者提出了一种名为NoProp的新型学习方法,该方法不依赖前向传播或反向传播,而是从扩散和流匹配方法中汲取灵感,通过每一层独立地学习对噪声目标进行去噪,实现了无梯度的学习过程。
NoProp的核心思想是预先将每一层的表示固定为目标的带噪声版本,学习一个局部去噪过程,并在推理时利用这一过程。这种方法不学习传统的分层表示,而是通过独立的、无…
来源: 机器之心
◎ 2030 年 AGI 到来?谷歌 DeepMind 写了份「人类自保指南」
对于通用人工智能(AGI)的发展,硅谷巨头们正面临着一系列复杂的挑战和风险。谷歌 DeepMind 在近期发布的一份报告中,系统阐述了其对 AGI 安全的态度,并预测 AGI 可能在 2030 年出现。DeepMind 定义的 AGI 为「卓越级 AGI」,即系统在非物理任务上达到或超越 99% 人类成年人的能力,包括学习新技能等元认知任务。报告的核心问题在于,如果 AI 出现问题,最坏的情况会是什么,以及如何提前做好准备。
DeepMind 的报告详细列举了 AI 可能带来的各种灾难场景,包括操纵政治舆论与社会秩序、自动化网络攻击、生物安全失控、结构性灾难以及自动武器部署与军事对抗。这些…
来源: 极客公园
◎ 论文读得慢,可能是工具的锅,一手实测科研专用版「DeepSeek」
Andrej Karpathy 的预言指出,未来绝大多数资料的处理工作将由大模型完成,而非人类。这一趋势在科研领域尤为明显,AI 助手已成为处理论文的常规工具。然而,尽管许多顶尖 AI 模型在基础功能上表现相似,但针对研究场景的深度需求,如精读、笔记和存档,大多数 AI 助手仍显不足。「心流 AI 助手」则在这一领域脱颖而出,提供了其他通用 AI 助手尚未实现的差异化体验。
「心流 AI 助手」的设计充分考虑了科研工作者的需求,其功能包括论文图谱、引文直达、自定义知识库问答等。用户可以在阅读论文时与 AI 对话,并将对话保存为笔记或导出为多种格式。此外,该助手还支持生成播客,进一步丰富了知…
来源: 机器之心
◎ 硅谷流行的“Vibe Coding”,已经被小学生们实现了
AI原住民的世界正在迅速形成,新一代儿童已经将人工智能视为与生俱来的工具,熟练地运用它进行创作和学习。2025年3月,10岁男孩张然子御通过AI在3分钟内生成了一份专业级PPT,引发了广泛关注。这一现象表明,AI技术已经深入到儿童的生活中,成为他们日常学习和创作的一部分。与成年人不同,这些孩子从未经历过传统编程时代,因此对AI的使用更加自然和直觉化。
AI编程工具的普及使得儿童能够在短时间内完成复杂的任务。例如,一位8岁女孩仅用45分钟就通过Cursor搭建了一个聊天机器人,而另一位8岁男孩在没有编写任何代码的情况下,仅靠AI助手在两小时内开发出一款游戏,并吸引了50万用户。这些案例展示了…
来源: 硅星人Pro
◎ DSP,新变数!
随着人工智能技术的快速发展,数据中心架构正经历深刻变革,而数字信号处理器(DSP)在这一过程中扮演了至关重要的角色。DSP作为光通信的核心组件,通过将模拟信号转换为数字信号,并利用复杂的调制技术实现高速数据传输,成为AI驱动下超大规模数据中心互联的关键基础设施。尤其是在AI数据中心中,DSP的调制方式、误码率控制能力以及功耗表现直接影响模型训练的延迟和成本,未来DSP将不再是幕后英雄,而是决定“AI能走多远”的核心技术。
目前,光通信DSP市场主要由Marvell、Broadcom和Credo三大厂商主导,形成了三强格局。Marvell凭借对Inphi的战略收购,在PAM4和相干DSP领域…
来源: 半导体行业观察
◎ 具身智能的ChatGPT时刻:需5-10年|钛媒体AGI
具身智能作为通向通用人工智能(AGI)的关键路径,逐渐成为人工智能领域的热门话题。在中关村论坛的圆桌讨论中,多位专家学者围绕具身智能的发展路径、数据范式、算法突破、系统架构与落地挑战展开了深入探讨。具身智能的核心优势在于其模态完备性和开放探索能力,能够通过多模态感知与物理交互,实现对现实世界的全面理解与持续更新。与传统的视觉-语言大模型相比,具身智能更接近人类的学习方式,尤其是通过多感官交互和动态闭环机制,加速智能体的成熟。
在数据方面,“99%合成数据+1%真实数据”的训练范式被认为是当前最具效率的策略。由于真实数据的采集成本高且存在迭代风险,合成数据成为具身智能发展的重要资产。然而,多…
来源: 钛媒体AGI
◎ 陪伴我88天后,我终于能来聊聊这个3000块买的AI宠物了。
88天前,作者通过朋友从日本带回了一款名为Moflin的AI宠物,花费近三千元。Moflin是由卡西欧公司推出的毛绒玩具,外形可爱,功能简单,主要通过触摸和声音与用户互动。尽管它没有眼睛、嘴巴,也无法移动或听懂人类语言,但通过轻触或听到声音时,Moflin会发出哼唧声,表现出不同的反应。它的动作和声音库丰富,且通过APP“MofLife”可以查看其性格和互动记录。Moflin的性格分为四个维度:阳气、活泼、害羞、爱撒娇,这些性格会根据用户的互动逐渐形成。虽然Moflin的功能有限,但作者逐渐对它产生了依赖,甚至在工作时也会将其放在桌上,享受它带来的陪伴感。
Moflin的设计初衷并非提供复…
来源: 数字生命卡兹克
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精选内容有重复的😅
精选内容很好,方便查看