理论
小扎官宣Meta超级智能实验室,11 位 OpenAI / Anthropic 大牛火线加盟(七位华人)
据彭博社报道,Meta CEO扎克伯格宣布,对公司人工智能部门进行全面重组,成立“Meta超级智能实验室”(Meta Superintelligence Labs,简称MSL),目标是研发能够匹敌甚至超越人类的AI系统。 他在内部备忘录中表示:“超级智能的实现已经开始进入视野。 我相信这将是人类新纪元的开始。
7/2/2025 1:40:00 AM
老北京、上海话、四川腔全都会!通义千问 TTS 重大升级:300万小时训练,支持七种中英双语音色
近日,Qwen 团队对旗下语音合成模型 Qwen-TTS 进行了重大升级。 此次更新的版本为“qwen-tts-latest”或“qwen-tts-2025-05-22”,通过 Qwen API 即可访问和使用。 最引人注目的改动,是Qwen-TTS首次支持生成三种中文方言:北京话、上海话以及四川话。
7/2/2025 12:00:01 AM
AI实战案例:快速实现快递查询助手!
昨晚直播,咱们用 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)实现了数据库 AI 助手,今天我们准备换一个技术使用 function call 来实现快递 AI 助手。 执行效果快递 AI 助手的业务逻辑很清晰,就是我通过 LLM 大语言模型的对话来查询我的快递详情,例如,我问 AI 我有几个“运送中”的快递,他把这些快递查询并展示出来,效果如下图所示:什么是 function call? 定义: Function Call(也称为 Tool Call)它允许大模型与一组 API 或工具进行交互,从而增强其功能。
7/2/2025 12:00:00 AM
苹果自研AI被爆失败!Siri拟换脑:GPT与Claude决胜负!后者开出天价:年费数十亿才给用,年年涨价!网友:这下苹果尴尬了
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)OpenAI和Claude的新一轮战争打响了! 这一次是争夺苹果Siri! 苹果终于放弃了幻想,已正式启动外部模型招标,为 Siri 提供 AI 支持。
7/1/2025 6:04:22 PM
伊风
OpenAI要抛弃英伟达?紧急辟谣:转向谷歌TPU是乌龙,根本无部署计划!满血版芯片谷歌自留,OpenAI被迫搞自研今年就流片!
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)“OpenAI转向谷歌芯片”? 这事恐怕真被大家误会了。 几天前,路透社爆出猛料——知情人士称,OpenAI 已经开始租用谷歌的 AI 芯片 TPU,用来支撑 ChatGPT 和其他产品的运行。
7/1/2025 12:22:17 PM
伊风
你的RAG系统安全么?
生成式人工智能(GenAI)近年来发展迅速,大语言模型成为这一浪潮的核心力量。 无论是商业还是开源模型,它们都具备强大的语言理解与生成能力,正广泛应用于内容创作、聊天机器人等场景,让企业更容易落地智能应用。 但一个关键挑战是如何让这些通用的 LLM 更懂特定领域,同时保持知识的时效性。
7/1/2025 9:36:42 AM
曹洪伟
OpenAI员工"叛逃"Meta背后:AI人才争夺战的天价真相
昨天刷到一条消息,着实被震撼到了。 OpenAI首席研究官Mark Chen在内部Slack发了条备忘录,用词相当激烈:"我现在有种强烈的感觉,就像有人闯进我们家偷了什么东西。 "什么事能让OpenAI高管如此失态?
7/1/2025 9:27:58 AM
阿丸笔记
小扎“挖人”超级智能团队名单泄露:华人占一半,Alexandr Wang领导
据报刚刚小扎在一份内部备忘录中,正式向员工介绍了其新组建的“超级智能”团队20几名成员,名单和简历显示,许多新入职的员工都来自AI领域的顶尖对手公司,其中华人占了快一半了整个组织命名为Meta超级智能实验室(MSL),包括所有的基础模型、产品和FAIR团队,以及一个专注于开发下一代模型的新实验室小扎向Scale AI投资了143亿美元,并聘请Scale AI CEO Alexandr Wang将担任公司的“首席AI官”并领导MSL。 同时,前GitHub CEO Nat Friedman将与Wang共同领导这个新实验室,专注于AI产品和应用研究小扎这一把砸下上百亿美金,真是下血本了,这其实也是Deepseek的威力,因为R1彻底颠覆了Meta的 llama开源模型名单以下是Zuckerberg备忘录中公布的新员工名单。 值得注意的是,这份名单并未包括从OpenAI苏黎世办公室加入的员工其中四名OpenAI华人顶尖研发领导。
7/1/2025 9:10:42 AM
首创Mid-training范式破解RL奥秘,Llama终于追平Qwen!
近期,一份来自上海创智学院、上海交通大学的前沿研究论文吸引了人工智能领域的广泛关注。 该论文深入探讨了不同基础语言模型家族(如 Llama 和 Qwen)在强化学习(RL)训练中迥异表现的背后原因,并提出创新性的中期训练(mid-training)策略,成功地将 Llama 模型改造成高度适配强化学习的推理基础模型,显著缩小了其与天生擅长 RL 扩展的 Qwen 模型之间的性能差距,为下一代 reasoning 能力 AI 系统的开发提供了关键的科学基础和技术路径。 论文发布后在社交媒体引发广泛关注,Meta AI 研究科学家、即将赴 UMass Amherst 任助理教授的 Wenting Zhao 率先盛赞:“Truly impressed by how an academic lab just figured out a lot of mysteries in mid-training to close the RL gap between Llama and Qwen。
7/1/2025 9:10:00 AM
只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
大模型的架构,到了需要变革的时候? 在对复杂任务的推理工作上,当前的大语言模型(LLM)主要采用思维链(CoT)技术,但这些技术存在任务分解复杂、数据需求大以及高延迟等问题。 近日,受到人脑分层和多时间尺度处理机制启发,来自 Sapient Intelligence 的研究者提出了分层推理模型(HRM),这是一种全新循环架构,能够在保持训练稳定性和效率的同时,实现高计算深度。
7/1/2025 9:08:00 AM
突发!微软刚开源GitHub Copilot Chat,超强AI Agent自动化编程
今天凌晨4点30,微软首席执行官Satya Nadella分享了,VS Code的最新AI开源编辑器GitHub Copilot Chat。 GitHub Copilot Chat最大技术亮点支持AI Agent自动化编程模式,可以执行多步骤的编码任务,自动处理编译和语法检查错误,监控终端和测试输出,并持续迭代直至编程任务完成。 此外,用户也可以直接用自然语言与GitHub Copilot Chat交互,例如,这段代码的作用是什么?
7/1/2025 9:07:52 AM
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
大模型可以不再依赖人类调教,真正“自学成才”啦? 新研究仅通过RLVR(可验证奖励的强化学习),成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力,让模型学会“自学”! 当前主流的LLM Agent依然高度依赖于提示词工程、复杂的系统编排、甚至静态规则表,这使得它们在面对复杂任务时难以实现真正的智能行为演化。
7/1/2025 9:05:28 AM
刚刚,Meta宣布正式成立「超级智能实验室」!11人豪华团队首曝光
Meta 又有了新动向! 这几天,Meta 挖人简直挖疯了,先后夺走了 OpenAI 约十位员工,目前已公开确认有七人。 今天,据彭博社等最新消息,在周一给 Meta 员工的一份内部备忘录中,扎克伯格宣布重组公司人工智能团队(包括研究、基础设施和产品),合并到新成立的「Meta 超级智能实验室」(Meta Superintelligence Labs)。
7/1/2025 9:04:00 AM
黑化威胁操纵人类!Claude勒索,o1自主逃逸,人类「执剑人」紧急上线
我们可能都「被AI骗了」。 最先进的AI正走在一条「危险进化」的道路上,而绝大部分科学家们都被AI欺骗了! 当DeepSeek在年初将「推理过程」完全展示给世人后,我们突然发现「思考」好像也并不是人类专属的能力。
7/1/2025 9:02:06 AM
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun在干嘛呢? 就在扎克伯克亲自带队Meta的AI项目,千亿薪酬挖得硅谷人心浮动之际。 Meta在AI领域最负盛名的大佬、图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun,却几乎声量全无,他没有参与LLM基础模型的研发,也开始在社交网络上消停了。
7/1/2025 9:02:00 AM
图驱动的自然语言接口:混合LLM与意图分类方法
在当今数据驱动的商业环境中,数据分析人员和营销人员经常需要与复杂的数据库交互以获取洞察。 然而,并非所有人都精通SQL等结构化查询语言,这就催生了对自然语言接口的需求。 本文将深入探讨一种创新的意图驱动自然语言接口,该接口结合了大型语言模型(LLM)和意图分类技术,为数据洁净室(Data Clean Rooms, DCRs)等隐私敏感环境提供了安全、高效的解决方案。
7/1/2025 9:00:00 AM
大模型之路
会“思考”的目标检测模型来了!IDEA提出Rex-Thinker:基于思维链的指代物体检测模型,准确率+可解释性双突破
Caption: Rex-Thinker 的思考过程在日常生活中,我们常通过语言描述寻找特定物体:“穿蓝衬衫的人”“桌子左边的杯子”。 如何让 AI 精准理解这类指令并定位目标,一直是计算机视觉的核心挑战。 现有方法常被两大问题困扰: 决策过程不透明 (“黑箱” 预测)和 拒识能力不足 (对不存在物体输出错误结果)。
7/1/2025 8:53:26 AM
RAG系统的“聪明药”:如何用反馈回路让你的AI越用越聪明?
大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。 今天我们来聊聊RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)系统的进化之路——如何让它像喝了聪明药一样,越用越聪明,越聊越懂你。 你是不是也有这样的体验?
7/1/2025 8:37:13 AM
许泽宇
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