你的数据是你最宝贵的资产;一旦数据脱离你的掌控，你可能并不清楚其使用方式。许多AI供应商希望利用客户数据来训练和完善其模型。除非你的第三方合同明确限制这一点，否则敏感信息可能会进入你无法管控的系统，甚至嵌入到使竞争对手受益的模型中。AI应用场景缺乏透 ...

在AI时代，莫让大脑「裸泳」！认知卸载如计算器取代心算，久之忘本。莫等AI断供，才悔恨脑子空空。 所有人都在加速拥抱AI，却几乎没人追问：它把我们的大脑变成什么？ X用户Alex ...

当年靠Sora惊艳世界的天才辍学生回来了，这次他要直奔超级人工智能而去。问题是，这次他到底在造什么？ Sora背后的核心贡献者之一，这位00后的天才辍学生Will Depue，准备再次搞个大事情。 刚刚，他宣布下一个目标是，超级人工智能ASI！ 在结束一段长期休息后，Will Depue宣布他再次回到OpenAI。 并且这次拉上了另外两位年轻的工程师Troy Luhman和Eric Luhman， ...

这套「大规模长视频预训练 + 大规模多模态RL」的组合拳，被王仲远称为继语言模型预训练、后训练之后的「第三种Scaling范式」。它指明了一条道路：通过不断增加视频数据、模型参数和算力，多模态世界模型的能力将可预见地持续提升。

他们提出AgentFlow框架采用模块化架构，通过4个专门化智能体协同工作，配合专门设计的Flow-GRPO算法，使系统能够在真实交互环境中持续优化决策策略。

长期以来，Go GUI 开发似乎陷入了一种“绝境”：缺乏官方支持、生态碎片化、方案选择困难。然而，绝境之中，总有勇敢的“破局者”。社区的力量，正以多种不同的路径，顽强地探索着 Go GUI 的未来。

在那之前，他是Google Brain的研究员，推动了Chain-of-Thought推理、Instruction Tuning（指令微调）等技术的发展。

安全研究人员正利用大语言模型实现侦察自动化、逆向工程API，并以前所未有的速度扫描代码库。通过将AI工具应用于从模糊测试、漏洞利用自动化到跨代码库和网站的模式识别等各种技术，研究人员正以更快的速度发现漏洞。

AGI与超本地化智能的区别在于：通用人工智能（AGI）承诺的是“潜在可能”与“未来智能”，而超本地化智能带来的是能影响当下的实际成果。 在人工智能起步阶段，追求“本地化”意味着局限，限于某社区、某门店，但未来的人工智能必然立足本地、协同全球。未来的人工智能可能需要通过分布式本地化智能体来实现规模化，每个智能体针对特定微观场景进行优化，同时接入共享学习系统。

最近AI圈可谓风起云涌。Meta的FAIR部门裁员、OpenAI资本重组、AWS大裁员……这些看似孤立的事件，其实都指向同一个趋势：AI行业正在从“无限淘金热”转向残酷的“阵地战”。

表格检索，在RAG中是一个非常小众的问题，主要基于Retriever-Reader架构的表格问答（Table-QA）系统中，Retriever组件负责从大规模表格语料库中检索出与问题相关的候选表格，而Reader组件则在检索到 ...

在这个视频中我介绍了如何给智能体添加记忆，以及中间件和工具的使用方法。 记忆 对于智能体来说，记忆（memory）非常关键——它让智能体能够记住过去的交互、从反馈中学习、并根据用户 ...