導讀：近日，快手發布并開源其最新自研的多模態大語言模型KwaiKeyeVL。KwaiKeyVL采用VisionEncoderProjectorLLM架構，集成了文本、圖像、視頻信息的混合輸入處理能力，旨在為用戶帶來更智能、更全面的多模態交互體驗。如果有人突然問你：「這張圖片中有幾顆草莓」？你會如何快速回復？面對五彩繽紛的果盤，我們往往需要反復端詳，放大圖片再逐一清點，耗費不少時間才能得到答案。然而，AI大模型正讓這種復雜視覺識別變得簡單—...

剛剛，AI圖像編輯領域迎來里程碑時刻：黑森林實驗室（BlackForestLabs）正式開源其旗艦模型FLUX.1Kontext[dev]，以120億參數和角色一致性碾壓GPT4o，宣告圖像生成工具的新的變革。  最難得的是，因其開源的性質，FLUX.1Kontext[dev]采用非商業許可（FLUX.1NonCommercialLicense），免費開放權重與代碼，讓普通開發者僅憑消費級顯卡即可部署體驗，徹底打破了閉源巨頭壟斷的高墻。 在權威測試平臺KontextBench的評...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）“我們用AI來做代碼審查，結果它比我老板還話多。”——這句話可能是很多開發者的真實寫照。最近，一篇名為《HowwemadeourAIcodereviewerstopbeingsonoisy》的博客引發了熱議。作者是一位創業公司的創始人，PaulSangleFerriere，這家公司致力于打造一個AI原生的Github。這篇文章里講述了他們團隊如何優化一個AIAgent，讓它在PR審查中少說廢話。雖然有一些觀點和做法值得借鑒。但是...

編者按：我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：真正的AI護城河需要系統性地構建六層遞進式能力，從技術底座到戰略壁壘，缺一不可。文章提出了“AIMoatPyramid”框架，詳細闡述了六個關鍵層級：第一層的定制化模型與算法開發，強調超越開源模型性能且支持快速重訓練；第二層的專有數據資產，要求數據具備獨特性、可用性和普及性；第三層的工作流集成，實現30秒內從預測到決策的自動化閉環；第四層的領域專精，確保在監管環境...

編者按：在大語言模型(LLMs)的部署及其相關的算力擴容過程中，更換GPU是否也可能會對模型的輸出產生重大影響？這個問題的答案對于確保LLMs在不同硬件環境下的一致性和可靠性至關重要。我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：即使在相同的開發環境、系統配置和隨機種子下，不同的GPU也會導致LLMs產生不同的模型輸出。作者通過實驗證明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G兩種不同GPU的情況下，Mistral7bv0.1模型對相同...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.15564Git鏈接：https:github.comshowlabShowo亮點直擊提出了一種改進的原生統一多模態模型，無縫整合自回歸建模與流匹配技術，能夠跨（交錯）文本、圖像及視頻實現廣泛的多模態理解與生成任務。基于3D因果VAE空間，通過語義與低維特征的雙路徑時空融合機制，構建了可擴展至多模態理解與生成、圖像與視頻模態的統一視覺表示。設計了一種兩階段訓練流程，高效學習統一多模態模型，既能保留語言...

OCR錯誤在RAG流程中級聯，將嚴重影響人工智能系統的性能。擁有2.56億個參數的SmolDocling能夠實現對文檔的整體化處理，進而生成結構化輸出，有效提升了RAG的效果。當人們探討如何讓人工智能系統更好地從文檔中查找和使用信息時，通常關注的是令人矚目的算法和前沿的大型語言模型。但問題是：如果文本提取的質量很差，那么后續的努力都將付諸東流。本文探討OCR質量如何影響檢索增強生成（RAG）系統，尤其是在處理掃描文檔和PDF文...

最近AI圈子里有兩個詞特別火：AIAgent和AgenticAI。乍一看好像就是一個詞的不同寫法，但實際上這兩者有著天壤之別。說實話，連我這個在AI領域摸爬滾打多年的人，在很長一段時間里也沒完全搞清楚它們的區別。直到前不久讀了康奈爾大學剛發表的一篇重磅論文《AIAgentsvs.AgenticAI:AConceptualTaxonomy,ApplicationsandChallenges》，才算是徹底明白了。這種感覺就像是突然有人幫你把一團亂麻給理順了，瞬間豁然開朗。如果非要用...

最近刷到了一篇來自CognitionAI的博客文章，看完之后我簡直有種恍然大悟的感覺。這家公司你可能聽說過，就是那個開發了明星AI編程助手Devin的團隊。他們在這篇文章里直接開懟了一個在AIAgent領域特別流行的概念——多智能體架構，說得相當犀利："別再搞多智能體了！"讀完這篇文章，我覺得有必要跟大家"叨叨"一下，因為這些觀點可能會顛覆很多人對AIAgent架構設計的認知。為什么大家都在搞多智能體？現在一提到AIAgent，很多人第...

前天，谷歌毫無征兆地甩出王炸，發布了一款叫GeminiCLI的產品。免費、開源，可以直接在電腦終端里運行的AIAgent。谷歌給它的定位是“開源AIAgent”。可以用來理解復雜任務、制定計劃、并調用工具（比如你的本地文件和命令）來一步步完成工作，主打一個“說到做到”。免費，而且是“王炸級”免費先不談別的，直接看Google這次有多大方。官方明確表示，這次的免費額度，就是為了讓你幾乎永遠達不到上限。只要用個人Google賬號登錄...

如今，AI應用借助大語言模型（LLMs），突破了傳統特定規則系統的局限，能處理各類復雜任務。但隨著這些應用逐漸演變成“智能體”，具備自主選擇行動步驟、調用外部工具的能力，新問題也接踵而至：可靠性和效率問題頻出。為了讓智能體穩定“發揮”，得到靠譜的結果，我們需要更加強大的模式。這些模式不能只局限于檢索增強生成（RAG），還得有效管控智能體的“自主”行為。本文帶你深入了解多種這樣的模式，剖析其優缺點，幫你快...

從OpenAI的o1模型到DeepSeek的R1系列，這些模型展現了接近人類系統2推理能力的驚人表現。然而，正如諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼在其著作《思考，快與慢》中所揭示的那樣，"最費力的慢思考形式是那些需要你快速思考的形式"。這一看似矛盾的觀點，正是當前大語言推理模型面臨的核心挑戰。當前的大語言推理模型雖然能夠通過強化學習訓練來實現慢思考，但在推理過程的調節上仍存在明顯不足。它們要么過度思考（overthinking）...

大家好，今天給大家分享一個圖像生成的新工作—MarryingAutoregressiveTransformerandDiffusionwithMultiReferenceAutoregression，后面我們簡稱TransDiff。首先，TransDiff是目前最簡潔的、將ARTransformer與Diffusion結合用于圖像生成方法。TransDiff將離散輸入（如類別、文本等）、連續輸入（圖像等）經過ARTransformer編碼為圖像語義表征，而后將表征通過一個較小的DiffusionDeocder解碼為圖片。其次，我們提出了一種新的自...

一、為什么需要RAG技術？1.1傳統語言模型的局限性傳統的語言模型，比如GPT3，雖然在生成文本方面表現出色，但它們有一個顯著的局限性：它們依賴于預訓練的參數，無法動態訪問外部知識。這意味著這些模型在處理實時信息、領域特定知識或罕見實體時表現不佳。舉個例子，在問答任務中，模型可能會生成不準確或過時的答案，因為它無法訪問最新的數據。就像你問一個朋友“今天天氣怎么樣？”，但他只能告訴你去年的天氣情況，顯然這...

一、背景LLMInference中的數值穩定性問題是一個長期存在的挑戰。自從ChatGPT發布以來，關于同樣輸入下，盡管使用了GreedySearch，輸出仍然存在差異的問題就引發了廣泛關注。在我們之前的文章中，也曾涉及這一問題。最近，我們注意到一篇新的論文，針對這一問題進行了深入分析和討論，本文將對其進行簡要介紹。對應的論文：[2506.09501]GiveMeFP32orGiveMeDeathChallengesandSolutionsforReproducibleReasoning[1]二、摘要研究表...

這是一份長達206頁的重磅研究報告，其研究結果令人擔憂。該研究發現，對大語言模型的依賴會削弱寫作者自身的神經和語言特征。研究者僅通過腦電圖、文本挖掘和交叉對照實驗就證明，保持一定的無AI練習時間能夠保護記憶回路，并促進更豐富的語言表達，即使后續重新引入AI工具也是如此。圖片實驗設計54名波士頓地區的學生在三種條件下撰寫SAT風格的作文：僅使用ChatGPT、僅使用Google搜索，或僅憑大腦思考。每位參與者在相同條件下...

為GPT4.1提供"認知工具"可將其在AIME2024上的表現從26.7%提升至43.3%。太驚人了！這個成績已經非常接近o1preview的水平。論文提出了一種模塊化、基于工具的方法來激發大語言模型的推理能力，靈感來源于認知科學。作者沒有單純依賴強化學習或思維鏈（CoT）提示，而是引入了一個框架，讓大語言模型能夠調用獨立的"認知工具"來模塊化和支撐內部推理過程。圖片agent工具調用：這些工具封裝了理解問題、回憶類似案例、檢查答案和回溯...

昨天，在北京首映禮的暗場中，一段黏土風格的荒誕喜劇畫面投映在銀幕上：一根「宇宙肥腸」在太空中漂浮，諷刺著人類對虛假進步的盲目崇拜。 這便是快手可靈AI與異類Outliers團隊共同推出的《新世界加載中》，全球首部AI單元劇集。 該劇由7個橫跨科幻、歷史、奇幻題材的故事組成，分別是展現救贖力量的《好夢》、探討人與自然關系的《虎與旅行者》、講述深沉父愛的《馬丁癥》、諷刺對“進步”盲目自信的《宇宙肥腸》、...

谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成員——AlphaGenome，其能夠更全面、準確地預測人類DNA序列中單個變異或突變，如何影響一系列調控基因的生物過程。AlphaGenome模型以長達100萬個堿基對的DNA序列為輸入，預測數千種與其調控活性相關的分子屬性，同時還可以通過比較變異與未變異序列的預測結果，評估基因變異或突變的影響。該模型建立在DeepMind此前的基因組模型Enformer的基礎上，與專注于蛋白編碼區變異分類的AlphaMissense模型...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）AI編程這場內卷大戰，又被谷歌加了一把火。昨晚，Google宣布開源上線GeminiCLI——一款可以在終端中直接通過自然語言執行指令的AI工具。有網友一眼認出：“這不就是ClaudeCode的像素級平替？”但更香的是——谷歌又把價格打下來了，GeminiCLI直接免費！谷歌誠意拉滿：集成旗艦模型GeminiPro2.5，支持100萬token上下文窗口；免費層提供每分鐘60次請求、每天1,000次請求的額度（這是...

視頻也能P了？眾所周知，視頻編輯難度極高，若想要調整或替換主體，變換場景、色彩或是移除一個物體，往往意味著無數幀的手動標注、遮罩繪制和精細調色。即使是經驗豐富的后期團隊，也很難在復雜場景中保持編輯內容的時間一致性。近年來，隨著生成式AI的快速發展，諸如「一鍵消除」等功能逐漸出現在各類剪輯軟件中，令人們看到了AI在視頻編輯方面的巨大潛力。誠然，在實際應用中，除了「一刀切」的消除功能外，更高頻使用且難度...

編者按：AI編程工具如何迅速檢索海量代碼庫，并精準定位到最相關的代碼片段？這個看似不可能完成的任務，卻是決定現代AI編程工具用戶體驗的關鍵技術挑戰。我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：Cursor通過巧妙運用默克爾樹數據結構，實現了對大型代碼庫的快速索引和高效增量更新，這正是其能夠提供精準AI輔助編程服務的技術基礎。作者Engineer'sCodex編譯岳揚Cursor——這家最近宣布斬獲3億美元年營收的熱門AI開發工具...

還記得OpenAI發布o1模型時，那種"AI終于會思考了"的震撼嗎？現在，英偉達團隊帶來了更深入的研究成果，揭示了如何讓7B參數的小模型在數學和編程推理上達到頂尖水平。他們的AceReasonNemotron1.1模型在AIME25數學競賽中取得了63.2%的準確率，在編程基準測試中也屢創新高。這背后的秘密不是簡單的堆算力，而是監督學習（SFT）和強化學習（RL）的巧妙配合。這項研究不僅給出了具體的訓練配方，更重要的是回答了一個關鍵問題：為什...

“不同的模型可能具有完全不同的風格表現，而不同的風格適合不同的應用場景。”在之前的文章中說過，要把大模型當做一個人；不同的模型就是具備不同能力的人，有“人”擅長寫作，有“人”擅長繪畫，還有人擅長邏輯推理。而在最近使用chatGPT和DeepSeek的過程中發現，兩個模型在相同的領域內擁有完全不同的表現；DeepSeek就像一臺嚴密的機器，擅長處理復雜的任務；而chatGPT更像一個有感情的人，更擅長人類情感方面的處理，比如...

隨著AI應用在國內的普及，AI換臉幾乎成為了C端用戶最常見的需求。但是在真實使用場景中，用戶也往往面臨著：不知道去哪找AI換臉應用，許多平臺會員收費往往較高，搜到多款AI換臉應用但是無法試用、不知道哪款最適合自己等等痛點。AppMall.ai作為一款高性價比、支持按需付費（低至2.3元小時）的AI應用集合站，現已上線多款AI換臉應用，用戶一次充值即可在多款應用之間靈活試用和切換，一站式解決“AI換臉”場景下的高頻痛點。目...

熱門人工智能圖像生成服務商Midjourney發布其首款人工智能（AI）視頻生成模型V1，這標志著該公司從圖像生成服務向全方位多媒體內容創作的重大轉變。從現在開始，Midjourney的近2000萬用戶可以通過該網站將圖像制作成動畫，將他們生成或上傳的靜態圖像轉換成5秒鐘長的視頻片段。用戶還可以選擇將視頻生成時間延長至最多20秒（每5秒為一個片段），并且可以通過文字對視頻生成進行引導。隨著此次視頻模型的推出，這家起步不久名為...

今天分享一篇來自NVIDIA的研究論文，標題為《ProRL:ProlongedReinforcementLearningExpandsReasoningBoundariesinLargeLanguageModels》（ProRL：長時間強化學習拓展大型語言模型的推理邊界）。這篇文章探討了強化學習（RL）是否真正能拓展LLM推理上限？還是僅僅優化了其基礎模型中已有的高獎勵輸出的采樣效率，以及持續擴展RL計算是否能可靠地提高推理性能。作者通過引入ProRL（ProlongedReinforcementLearning）訓練方法，證...

前言本期我們推出創新性預測模型：CEEMDAN分解+InformerLSTM+XGBoost組合預測模型。通過CEEMDAN自適應信號分解將原始序列解耦為多頻分量，構建高頻低頻兩級預測通道：高頻分量由于其復雜性，采用參數豐富的InformerLSTM并行模型，這種結合了注意力機制和長短期記憶網絡的模型能更好地捕獲長程依賴和復雜動態變化；低頻分量則使用XGBoost，這是一種高效的梯度提升決策樹模型，能夠快速處理簡單且低頻的特征，避免過擬合。各模型...

在數字化浪潮席卷各行業的今天，海量文檔的智能處理與高效利用已成為開發者亟待解決的核心痛點。無論是構建智能知識庫、優化信息檢索，還是革新教育科技，精準、高效的文檔解析能力都扮演著至關重要的角色。今天，我們要介紹的是一款專為開發者設計的強大文檔解析產品——Doc2X。一、為什么選擇Doc2X？Doc2X是一款強大的文檔解析工具，它能夠將PDF、圖片等多種格式的文檔精準轉換為Markdown、LaTeX、HTML、Word等結構化或半結構...

RAGAnything是一個綜合性多模態文檔處理RAG系統。該系統能夠無縫處理和查詢包含文本、圖像、表格、公式等多模態內容的復雜文檔，提供完整的檢索增強(RAG)生成解決方案。核心特性??端到端多模態處理流水線提供從文檔解析到多模態查詢響應的完整處理鏈路，確保系統的一體化運行??多格式文檔支持支持PDF、Office文檔（DOCDOCXPPTPPTXXLSXLSX）、圖像等主流文檔格式的統一處理和解析??多模態內容分析引擎針對圖像、表格、公式和通用...

大模型（LLM）正逐漸從語言理解的工具轉變為自主決策的智能體，一個根本性問題被推向前臺：它們真的能夠在多智能體環境中表現出理性的、趨于均衡的行為嗎？語言模型的“博弈挑戰”，從理解文本到理解對手LLM如今不僅被用于對話生成或文本創作，還被寄予厚望以模擬人類的經濟行為、參與博弈決策甚至社會互動。其背后的直覺很簡單：人類的行為高度語言化，那為何不能用掌握了海量文本知識的模型來“模擬”人類選擇？但語言模型并...

深度神經網絡（DNN）早已不僅僅是數學家的玩具，它們已廣泛應用于語音識別、圖像分類、語言理解乃至戰略博弈等高復雜度任務中。在許多感知任務上，它們甚至趕超了人類的表現。這也引出了一個令人著迷的問題：這些“聰明”的機器到底在多大程度上理解世界的方式與我們人類類似？正是在這樣的背景下，認知神經科學與人工智能研究者的目光開始聚焦于“表征對齊”（representationalalignment）這一核心問題。所謂表征，是指系統內...

當AI擁有郵箱權限、目標驅動和自主行動能力時，它是否還會永遠“聽話”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面對“生死存亡”時，可能會選擇對抗其創造者。這不是反烏托邦小說，而是正在逼近的現實邊界。驚現“數字內鬼”：實驗揭示三類危險行為研究團隊在模擬企業環境中，對包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在內的16款LLM進行壓力測試，賦予它們如下權限：自主讀取公司機密郵件無需人類審批...

1.人機協作新時代：終結“是否自動化”的爭論斯坦福大學于2025年初至5月進行大規模調研，發布劃時代模型：HumanAgencyScale（HAS）——一種五級人機協作標準（H1–H5），用來衡量工作中人類應保有多少主動權。HAS等級定義應用示例H1全自動（AI全權）數據清洗、排序H2自動+人類監督日常流程審批H3人機協作（AI輔助）市場分析、寫作支持H4人類主導，AI附助內容策劃、教學設計H5完全人類決策戰略規劃、談判等高階任務?關鍵洞察：...

 今天，名為DAMOGRAPE的全球首個胃癌影像篩查AI模型登上《自然·醫學》期刊，它突破傳統醫學認知，首次實現僅通過常規平掃CT影像識別早期胃癌，且臨床研究覆蓋全國20個中心近10萬人。  突破傳統篩查，無創技術開辟新路徑 據調查，我國每年胃癌新發病例約36萬例，死亡26萬例，死亡人數高居所有惡性腫瘤第三位。而早期胃癌經過5年治療后，生存率可達95%99%，而晚期則下降至35%以下。然而，我國胃癌早期診斷率...

導讀：大模型技術正深刻重塑商業風控體系，推動風險管理向智能化、高效化、精準化轉型。本系列專題首篇聚焦快手商業化風控內容審核場景，系統剖析大模型如何破解傳統風控痛點，構建覆蓋全鏈路的風險治理新范式。后續篇章還將進一步揭秘大模型評估標準Bechmark、智能體Agent、多模態推理模型等內容，敬請期待。一、引言快手商業化場景下，風險控制不僅關乎平臺的信譽和經濟效益，更直接影響用戶和客戶的體驗和利益。理想的風控系...

編者按：在大語言模型(LLMs)的部署及其相關的算力擴容過程中，更換GPU是否也可能會對模型的輸出產生重大影響？這個問題的答案對于確保LLMs在不同硬件環境下的一致性和可靠性至關重要。我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：即使在相同的開發環境、系統配置和隨機種子下，不同的GPU也會導致LLMs產生不同的模型輸出。作者通過實驗證明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G兩種不同GPU的情況下，Mistral7bv0.1模型對相同...

作者BillDoerrfeld編譯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）操作Windows程序、自動對賬發票、預訂航班和酒店——這些只是新一代大型語言模型（LLMs）為AI智能體帶來的眾多可能性中的幾個。研究人員將這一階段的進化稱為“大型行動模型（LargeActionModels）”，簡稱LAMs。迄今為止，LLM是無狀態的——它們無法自行采取行動、適應環境或與工具交互。但LAMs的出現，正在使智能體能夠執行更復雜的操作，甚至能在圖形用戶界面...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）MCP（ModelContextProtocol）其實并不新，它早在去年就由Anthropic正式提出。但短短幾個月后，它的支持陣容迅速擴展，從Cursor、Zed等新興工具，到谷歌、OpenAI等頂級玩家，幾乎整個LLM工具鏈都開始圍繞MCP建設生態。你有沒有想過一個問題：為什么MCP之前的那些“前輩”都沒活下來，它卻突然火遍全場？我們見過太多失敗的嘗試：FunctionCalling、LangChain、AutoGPT、CustomGPTs、...

隨著人工智能技術的不斷深入成熟，AI也賦予了醫療領域一場深刻的變革——通過整合多源數據與智能算法，為醫療行業的效率提升、精準診斷都提供了全新解決方案。醫療數據作為大模型的「燃料」，也是醫療決策的核心載體，它的角色至關重要，尤其是在中國醫療體系加速數字化轉型的背景下，從數據角度解析醫療模型更是創新的必經途徑。近日，在2025北京智源大會中，清華長庚醫院醫學數據科學中心主任李棟教授在「AI+理工&醫學」專題...

目前團隊研發已全面采用Cursor作為主力工具。雖然ClaudeCode和ArgumentCode在功能上更勝一籌，但考慮到成本因素和網絡問題，Cursor仍是我們的首選。然而我們發現，盡管使用相同的工具，團隊成員的工作效率和體驗卻存在顯著差異——關鍵在于對Cursor的掌握程度。本文將分享日常工作中的最佳實踐，幫助大家充分發揮Cursor的潛力。cursor開發全流程要讓Cursor充分發揮其潛力，達到我們的預期效果，需要系統性地結合以下四個關鍵要...

生成式AI的普及真切地改變著現代組織運作方式。德勤數據顯示，全球生成式AI使用率在一年內從55%上升至75%。AI員工正以“助手”、“專家”、“教練”等身份，全面布局到企業各類工作流程中。在人才發展領域，AICoach正逐步成為“教練資源”的補位者甚至升級者，為管理者提供更高頻、更個性化、更沉浸式的能力發展新方式。一、教練資源稀缺：AICoach成為突破瓶頸的關鍵力量當今企業正加速轉向“賦能式管理”，管理者需應對日益復...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.18899項目鏈接：https:filmasterai.github.ioFilMaster生成的視頻樣本亮點直擊一種融合電影原則的新型系統:提出FilMaster，首個基于AI的綜合性電影生成系統，明確圍繞電影原則設計，以指導鏡頭語言和電影節奏。它填補了從劇本到成片的鴻溝。從真實電影中學習攝影技術:提出一種新穎的多鏡頭協同RAG鏡頭語言設計模塊，從大量真實電影中學習攝影模式，生成連貫且富有表現力的視覺效果，實現多鏡...

在智能網聯汽車快速發展的今天，自動駕駛技術正經歷從實驗室走向商業化落地的關鍵階段。據麥肯錫預測，到2030年全球自動駕駛汽車市場規模將突破4000億美元。然而，隨著特斯拉、Waymo等企業多次曝出數據安全事件，行業面臨日益嚴峻的合規挑戰。本文將從技術架構、管理體系和產業生態三個維度，系統闡述自動駕駛數據安全合規的系統性解決方案，并提供可落地的實施路徑。一、自動駕駛數據安全的現狀與挑戰1.1多維數據風險圖譜數據...

在如今這個人工智能飛速發展的時代，大語言模型（LLMs）正以前所未有的速度更新換代。從最初的簡單對話生成，到如今能夠處理復雜指令、參與多領域任務，這些模型正逐漸成為我們生活中不可或缺的助手。然而，隨著應用場景的不斷拓展，人們對于模型的要求也越來越高。我們希望它們能夠減少重復性錯誤，提高魯棒性，同時在與用戶的交互中更加自然流暢。今天，MistralAI就帶著它的最新力作——MistralSmall3.2來滿足我們的這些期待...

在人工智能的世界里，每一次技術的突破都可能引發一場新的變革。今天，我們要聊的主角是一個人工智能公司MiniMaxAI，它剛剛推出了一款大規模開源推理模型——MiniMaxM1。這款模型不僅在技術上取得了重大突破，更在開源領域樹立了新的標桿。接下來，就讓我們一起深入了解MiniMaxM1的亮點，以及它背后的MiniMaxAgent，看看它們究竟有多厲害！一、MiniMaxM1：開源大模型的新標桿（一）什么是MiniMaxM1？MiniMaxM1是由上海的人工智...

如今AI無處不在，傻瓜才不用它來生成圖像。無論是為你的在線博客、社交媒體渠道還是僅僅是生日派對邀請函創建內容，AI都能讓圖像生成變得超級簡單快捷。更重要的是，一些最好的AI圖像生成器完全免費。所以，趕緊來試試吧，開始制作你夢寐以求的完美圖像！然而，該使用哪款AI圖像生成器工具呢？尤其是在AI工具比比皆是、每天都有無數新工具涌現的當下。具體就圖像生成而言，本文將介紹我個人使用過的七大工具、我喜歡和討厭它們...

今天給大家介紹一篇ICML2025的時間序列預測工作，提出了一個輕量級、兼容不同類型數據的周期性差異的時間序列基礎模型，在Zeroshotlearning、Fullshotlearning等場景中都取得了顯著效果提升。論文標題：LightGTS:ALightweightGeneralTimeSeriesForecastingModel下載地址：??https:arxiv.orgpdf2506.06005??1.研究背景時間序列基礎模型希望構建類似LLM的時序領域通用模型，在大量多樣性的數據集上預訓練，訓練好的模型在下游...

今天給大家介紹一篇中科大、騰訊聯合發表的CTR預估模型優化工作，探索了多專家網絡多樣性對于模型效果的影響。論文標題：EnhancingCTRPredictionwithDecorrelatedExpertNetworks下載地址：??https:arxiv.orgpdf2505.17925??1.研究背景最近兩年，隨著ScalingLaw在各個領域的研究，推薦系統領域也開始逐漸引入這種思想進一步提升模型能力。其中，一種常見的思路是利用MoE擴大參數空間，并結合多種類型的網絡結構構建預估模型...

最近，關于“AI是否會搶走我們的工作”的討論鋪天蓋地。從華爾街精英到普通白領，人人都彌漫著一股“飯碗焦慮”。亞馬遜CEO安迪·賈西最近也給員工敲響了警鐘，直言未來很多重復性崗位將被取代。說實話，技術取代舊崗位，創造新崗位，這是幾百年來顛撲不破的規律，并不值得大驚小怪。然而，一個更隱蔽、更深遠的危險，正像溫水煮青蛙一樣悄然逼近：我們對AI的過度依賴，可能會親手“廢掉”我們的大腦，催生出一代缺乏獨立思考能...