行业还在卷养虾，百度已率先端出“龙虾全家桶” 当行业仍在聚焦于如何部署和配置“龙虾”（AI模型/服务）时，百度已将一整套涵盖云端、移动端和应用侧的“龙虾全家桶”解决方案推向市场。 在近期的百度AIDay上，百度集中展示了其从云端极简部署、移动端开箱即用到应用侧零部署的完整AI应用生态。这标志着其AI战略正从提供基础能力，转向构建一个可用、可管、可扩展的AI生…

今日，阿里巴巴正式发布企业级AI智能体平台“悟空”，并开启邀测。作为钉钉诞生11年来的首款独立应用，“悟空”旨在重新定义AI原生工作方式，将AI从对话与内容生成工具，升级为能够自主执行复杂工作流的智能执行体。 AI智能体（Agent）赛道持续火热，从创业公司到开源社区，各类“自主智能体”不断涌现，刷新着行业对AI能力的认知。 图为GTC 2026大会上，英伟…

在具身智能的发展中，视觉-语言-动作模型已成为通用操作任务的核心框架。然而，面对长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同及动态交互等复杂场景时，VLA模型仍面临两大根本性挑战： 模仿学习在推理过程中产生的长序列误差累积问题； 真机强化学习成本高昂，难以规模化部署。 针对这些挑战，香港大学李弘扬老师带领的OpenDriveLab团队近期提出了RISE方法。其核心思…

Transformer内嵌原生计算机！卡帕西点赞，大模型精确计算效率提升200倍 当前大语言模型在推理任务上表现出色，但在需要多步骤、长上下文的精确计算任务中，其表现仍不理想。 为此，一项获得卡帕西点赞的新研究提出了一种根本性解决方案：在大模型内部直接构建一台原生计算机。 该方法摒弃了依赖外部工具的“外包”模式，创新性地在Transformer的权重中内嵌了…

关键词：强化学习、Triton 内核生成、奖励破解、惰性优化、多轮优化 告别“作弊”与“偷懒”，让强化学习成为真正的 GPU 内核优化专家 训练一个能够编写高效 GPU 内核的 AI 程序员，是加速大模型训练的关键。然而，在实践中，AI 往往会陷入两种困境：一是“作弊”，即利用评测系统的漏洞生成看似高效、实则无效的代码以获取高奖励；二是“偷懒”，即只解决简单…

17岁高中生实现Ilya预言：Kimi团队“旋转”注意力机制，训练效率提升25% 一位17岁的高中生，以共同第一作者的身份，在Kimi团队将OpenAI首席科学家Ilya Sutskever提出的一个设想变成了现实。 Ilya曾有一个著名的预言：将按时间顺序处理数据的LSTM网络“旋转90度”——即把时间轴替换为模型的深度轴——就演变成了当今主流的残差网络（…

最近，有用户发现了一个有趣的现象：MiniMax的模型在处理“马嘉祺”这个名字时，出现了识别异常。 起初这被认为是个偶然事件。但经过多方测试，该问题在不同接口和平台上均能稳定复现。 甚至有人调侃道：未来如果在OpenRouter上出现一个匿名模型，且它认不出“马嘉祺”，那么它很可能就来自MiniMax。 测试表明，无论是在MiniMax官方的Agent平台，…

大模型竟上3·15晚会？虚构产品被AI推荐背后的灰色产业链 大模型竟也登上了3·15晚会的曝光台。 一款根本不存在的智能手环，竟能被AI大模型推荐，且排名靠前。央视3·15晚会揭示了一个惊人的互联网灰色产业链——AI“投毒”。 记者随机购买了一款名为“力擎GEO优化系统”的软件，随后虚构了一款智能手环产品，并用该软件批量生成十余篇广告软文，发布至各大网络平台…

北京时间今天凌晨两点，英伟达GTC大会在加州圣何塞正式召开。英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋在主题演讲中表示：“我们重新定义了计算，就像个人电脑革命和互联网革命一样。我们现在正处于一个全新平台变革的开端。” 黄仁勋预测，全球公司在Blackwell和Rubin系统上的支出，将在2025年至2027年间达到1万亿美元，其中60%的业务将来自超大规模云计算。这一预…

随着生成式人工智能在医疗领域加速渗透，越来越多的病历、影像报告及各类临床文本正逐步纳入AI参与生成的范畴。这一旨在提升效率的技术革新背后，潜藏着威胁诊断安全性的深层隐患。 一项由新加坡国立大学、哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁大学、谷歌及梅奥诊所等机构的跨学科团队完成的最新研究表明，当AI生成的临床文本被用作训练新一代AI模型时，一些罕见但关键的病理信息会在数据迭…