AI产业动态

近期，浏览器市场正经历一场由AI驱动的深刻变革。从Comet到Atlas，各大厂商纷纷将AI能力深度集成至浏览器中，试图在智能化浪潮中抢占先机。然而，这些尝试往往受限于网络环境、系统兼容性或付费门槛，用户体验参差不齐。在此背景下，Flowith推出的FlowithOS——全球首款专为AI Agent打造的操作系统，以其独特的定位吸引了广泛关注。它虽外观类似浏…

在人工智能领域，模型的可解释性一直是制约技术深度应用与安全发展的关键瓶颈。近日，OpenAI发布了一项关于稀疏模型训练方法的研究论文，旨在通过改变神经网络的结构特性，为理解大语言模型的内部工作机制提供新的路径。这一研究不仅体现了OpenAI在模型透明度方面的持续探索，也为整个AI社区的可解释性研究带来了重要启示。 传统的大语言模型（如GPT系列）通常采用密集…

在人工智能领域，大模型的“黑箱”问题一直是制约其可信应用的核心障碍。OpenAI最新发布的研究论文《Circuit Sparsity in Neural Networks》通过训练结构更简单、连接更稀疏的神经网络，为构建既强大又透明的模型提供了全新方向。这一突破性进展不仅揭示了神经网络内部的可解释性机制，更可能成为未来AI系统安全部署的关键技术基础。 研究团…

在人工智能领域，信息表示与处理效率一直是核心挑战。DeepSeek-OCR的开源发布，不仅是一个技术工具的更新，更可能标志着AI架构范式的根本性转变。这项技术提出的“上下文光学压缩”概念，正在重新定义我们对多模态AI的理解边界。 从技术原理层面分析，DeepSeek-OCR的核心突破在于证明了视觉表示在信息压缩上的显著优势。在长上下文解码任务中，该模型在保持…

在人工智能技术快速发展的今天，大语言模型已成为推动科技进步的核心引擎。然而，这些模型普遍存在的“黑箱”特性，使得研究人员难以深入理解其内部决策机制。这种透明度的缺失不仅限制了模型的可靠性评估，更在医疗诊断、金融风控等关键应用场景中埋下了潜在风险。OpenAI最新发布的研究成果，通过训练稀疏模型探索机械可解释性，为解决这一根本性挑战提供了创新性的技术路径。 可…

随着人工智能技术的飞速发展，智能机器人产业正迎来前所未有的变革机遇。2025年11月21日至22日，即将在上海宝山智慧湾科创园举办的“2025宝山・智能机器人产业大会暨嘉年华”，不仅是一场行业盛会，更是一次全面展示中国智能机器人产业实力与未来方向的窗口。本文将从产业趋势、技术突破、生态构建三个维度，深入剖析本次大会的核心价值与行业意义。 **一、产业宏观蓝图…

在三维视觉领域，3D Gaussian Splatting（3DGS）作为近年来兴起的高效三维场景建模技术，通过大量各向异性高斯球的分布与渲染，实现了高质量的新视角合成。然而，其核心挑战在于高斯球的高度冗余性，这直接制约了模型的存储效率与渲染速度。传统压缩方法多采用基于重要性得分的剪枝策略，虽能减少高斯数量，但往往以破坏全局几何结构为代价，导致细节丢失或场景…

在人工智能技术快速迭代的浪潮中，AI正从被动执行指令的工具，向主动探索解决方案的创造者转变。这一变革的核心驱动力，在于智能体技术的突破性进展。近日，百度世界大会上发布的全球首个可商用、自我演化超级智能体——百度伐谋（FM Agent），标志着AI自主优化能力迈入了全新阶段。它不仅是一个技术产品，更是一种颠覆传统问题解决范式的引擎，为复杂工业场景提供了前所未有…

在人工智能生成内容领域，视频生成技术正经历从扩散模型向自回归架构的范式转移。字节跳动商业化技术团队最新提出的InfinityStar方法，凭借其创新的时空金字塔建模框架，在NeurIPS’25 Oral论文中展示了挑战当前主流Diffusion Transformer（DiT）视频生成方案的潜力。这一突破不仅体现在生成质量上，更关键的是在计算效率方面实现了数…

多模态大语言模型（MLLMs）作为人工智能领域的前沿技术，在整合视觉、文本等多种信息源方面展现出卓越能力。然而，当不同模态呈现相互冲突的信息时（例如图像显示蓝色汽车而文本描述为红色），模型如何做出最终决策成为一个关键科学问题。传统研究通常将模型选择与某一模态保持一致的行为称为“模态跟随”，并通过数据集层面的宏观统计数据来衡量。但这种方法存在根本性缺陷：它忽略…