多邻国的「AI-first」到底是什么?|AGIX投什么
多邻国的「AI-first」到底是什么?|AGIX投什么本篇内容是「AGIX 投什么」系列的第 7 篇。AGIX 指数 从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家左右最能把握 AGI 价值整理的公司,AGIX 指数组合即是定位 AGI 进程的坐标,也能够为投资者捕捉 AI-alpha 提供价值工具。在「AGIX 投什么」板块,我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析,输出全面的 AI 投资参考。
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本篇内容是「AGIX 投什么」系列的第 7 篇。AGIX 指数 从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家左右最能把握 AGI 价值整理的公司,AGIX 指数组合即是定位 AGI 进程的坐标,也能够为投资者捕捉 AI-alpha 提供价值工具。在「AGIX 投什么」板块,我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析,输出全面的 AI 投资参考。
天才的标签之外杨植麟还是个资深文青。90后一代或多或少都曾迷恋过村上春树,1992年出生的杨植麟也不例外。在村上春树的一本小说中,杨植麟对一个程序员深夜写代码这件事印象深刻,并充满憧憬,这为他未来进入AI领域埋下伏笔。
基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调,得到在下游任务表现更好的专有模型,已经成为了一类标准范式。
表现最好的GPT-o4 mini,物理推理能力也远不及人类!
上下文长度达 13 万 token,适用于多段文档综合分析、金融、法律、科研等复杂领域任务。
美图要生态,阿里云要算力。
你多久没换过主力浏览器了?或者说,你知不知道浏览器其实是可以更换的?对许多人而言,浏览器就像电灯,每天都会打开,却又熟视无睹。
95后创业者杨懿宸复盘一年半AI创业经历,从初心、需求洞察到产品设计层层剖析。创业初期因价值观差异和创造价值动机入局,但忽视市场需求导致产品失败;总结出需求需刚性且用户行为需精准定位,强调冷启动和团队组建的核心问题,提出融资应高效务实,创始人需保持自省与韧性。
5 月 27 日,Trae.ai —— 也就是字节跳动推出的那个“AI 编程 IDE”,海外版正式上线 Pro 订阅模式。5 月 27 日,Trae.ai —— 也就是字节跳动推出的那个“AI 编程 IDE”,海外版正式上线 Pro 订阅模式。
公开信息显示,字节跳动旗下剪映团队近期推出了一款名为「剪小映」的新产品,已正式上架苹果App Store。该应用可以视为剪映的AI简化版,旨在为用户提供更便捷的视频创作体验。
Meta推出KernelLLM,这个基于Llama 3.1微调的8B模型,竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示,它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3,多次生成时得分飙升。
“月之暗面给了我AGI信仰,但Kimi不是唯一的路。”
被选为GitHub Copilot官方模型后,Claude 4直接被诱导出bug了!
强化学习 (RL) 显著提升了视觉-语言模型 (VLM) 的推理能力。然而,RL 在推理任务之外的应用,尤其是在目标检测 和目标定位等感知密集型任务中的应用,仍有待深入探索。
谷歌正用AI重塑搜索,引发自身商业模式的深刻危机。AI Overviews与AI Mode大幅削弱用户点击网站的需求,改变传统搜索架构,使谷歌从信息入口变为信息终点。
在“华为系”团队操盘下,智元机器人表现出不同于创业公司的风格和打法。不少行业人士对我们形容其“用运营大公司的方式创业”、“从DayOne就开启全要素竞争”。
“当我们看到这些数据趋势的时候,一个词浮现在我的眼前——黑客松(Hackathon),AI 领域的项目,快速地出现、快速地停更,他们似乎在做一场真实市场里的黑客松,那么,什么领域涌现了最多项目,哪些方面是停更的重灾区,哪些项目幸存了,激烈竞争的项目们如今怎么样了,我们都尝试着在这份趋势报告里叙述一二。”
推理大模型开卷新方向,阿里开源长文本深度思考模型QwenLong-L1,登上HuggingFace今日热门论文第二。
在大型推理模型(例如 OpenAI-o3)中,一个关键的发展趋势是让模型具备原生的智能体能力。具体来说,就是让模型能够调用外部工具(如网页浏览器)进行搜索,或编写/执行代码以操控图像,从而实现「图像中的思考」。
今年的4月26日,我们测评了百度新发布的多智能体协作应用心响APP。当时只上线了安卓版,很多网友在线求苹果版链接。
自 2024 年 3 月 Devin 首次亮相以来,AI 编程世界的叙事就被彻底改写。这款由 Cognition 打造的“全自动 AI 软件工程师”,在短短数月内登上技术话题的C位:一段其独立修复开源 Bug 的演示视频在 X 平台播放量突破 3000 万,成为AI圈罕见的“破圈时刻”。
万万没想到,大厂程序员真要成流水线工人了。
首个用于加速扩散式大语言模型(diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs)推理过程的免训练方法。
随着大语言模型(LLM)能力的快速迭代,传统评估方法已难以满足需求。如何科学评估 LLM 的「心智」特征,例如价值观、性格和社交智能?如何建立更全面、更可靠的 AI 评估体系?北京大学宋国杰教授团队最新综述论文(共 63 页,包含 500 篇引文),首次尝试系统性梳理答案。
作为首批入选印度“IndiaAI Mission”国家级项目、承担构建印度主权基础大模型任务的公司之一,Sarvam AI 近日发布了名为 Sarvam-M 的模型。这是一个基于 Mistral Small 构建的 240 亿参数、权重开放的混合语言模型。
刚刚,全新AI基准测试工具xbench诞生,通过双轨评估体系和长青评估机制,追踪模型能力与实际场景价值。
“科技女皇”木头姐,再一次力挺AI医疗。
AI居然不听指令,阻止人类把自己给关机了???
大家好,我是袋鼠帝 今天给大家带来的是一个带WebUI,无需代码的超简单的本地大模型微调方案(界面操作),实测微调之后的效果也是非常不错。
近年来,思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日,西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤,然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹,最大化模型最终答案的正确率。