技术

微软发布2025工作趋势：每位员工将是Agent老板

微软在官网发布了2025年工作趋势指数报告，主要分析了来自中国、美国、澳大利亚、巴西、加拿大等全球31个国家/地区的31,000家企业。同时结合了Linked劳动力市场趋势，数万亿个Microsoft365生产力信号，以及原生初创企业、学者、经济学家、科学家和思想领袖的意见。结果显示，由Agent智能体人类的“人机协作”模式正在重塑企业架构，一种全新形态的“前沿公司”诞生。

4/28/2025 9:17:47 AM

AIGC开放社区

从底层重构强化学习训练框架，阿里高德开源新方法：抛弃替代损失函数，仅需优化原始目标

抛弃替代损失函数，仅需优化原始目标，强化学习新范式来了:消除critic和reference模型，避免KL散度约束；解决优势函数和梯度估计两个偏差。来自阿里-高德地图的团队提出了一种相当简单的强化学习训练新方法：组策略梯度优化GPG （Group Policy Gradient）。 GPG开创性地从底层重构强化学习训练框架，仅需优化原始目标，解决已有方法偏差，提高训练效率。

4/27/2025 9:12:00 AM

两万人大裁员！AI掉队、工厂暂停扩张，英特尔复兴之路注定艰难

英特尔再次开启大裁员！据彭博社报道，英特尔本周将宣布裁员超20%！一下子裁掉2万多人。

4/25/2025 11:58:06 AM

新智元

RL很重要，但远非All You Need！微软副总裁：AI不靠单个技术撑起

「AI 领域确实存在苦涩的教训，但若当初全盘接受它，我们现在可能还在用线性回归搞强化学习。」刚刚，微软副总裁 Nando de Freitas 一篇长推文表达了自己的观点：反对单一技术的过度宣传，如 RL，应该强调多领域合作的重要性；AI 进步不是靠单一天才撑起的，而是成千上万的参与者共同推动了这一领域的发展；过去的一些观点在当时看似合理，但随着技术的发展，这些观点显得过时；人工智能的发展需要不断突破传统观念，就像数学一样，通过不断的探索和试错来逐步推进。推文中，Freitas 还透露 RL 固然重要，但还远未达到「RL is all you need」的程度。

4/22/2025 9:30:00 AM

机器之心

联想展示 AI换脸防诈技术，精准识别 Deepfake伪造视频

随着人工智能和大模型技术的迅猛发展，它们为人们的生活带来了前所未有的便利与变革。从DeepSeek等应用的爆火，到AI PC等端侧AI设备的加速普及，AI 的身影无处不在。然而，AI 技术的滥用也带来了新的安全威胁。

4/17/2025 6:19:00 PM

新闻助手

中国初创芯片登Nature：比英伟达A10快500倍！自研光电混合技术

来自国内的光电混合芯片技术，登上最新顶刊Nature！这次的成果主要聚焦在了自主研发的光子计算处理器——PACE（Photonic Arithmetic Computing Engine）。简单来说，PACE是一种基于光电混合的架构，它通过光执行矩阵向量乘法，可以实现超低延迟和高能效的计算。

4/15/2025 9:24:00 AM

量子位

手机实现GPT级智能，比MoE更极致的稀疏技术：省内存效果不减｜对话面壁&清华肖朝军

在大模型争霸的时代，算力与效率的平衡成为决定胜负的关键。端侧部署一直是大模型落地的最后一公里，却因算力瓶颈困难重重。面壁智能和清华走出了一条与MoE不同的路径——神经元级稀疏激活，让模型在保持性能的同时大幅降低资源消耗。

4/14/2025 8:30:00 AM

量子位

动态场景，开放文本查询！清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 2025

构建支持开放词汇查询的语言场在机器人导航、3D场景编辑和交互式虚拟环境等众多应用领域展现出巨大的潜力。尽管现有方法在静态语义场重建方面已取得显著成果，但如何建模4D语言场（4D language fields）以实现动态场景中时间敏感且开放式的语言查询，仍面临诸多挑战，动态世界的语义建模对于推动许多实际应用的落地至关重要。近日，来自清华大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种创新方法4D LangSplat，基于动态三维高斯泼溅技术，成功重建了动态语义场，能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。

4/3/2025 10:12:30 AM

新智元

OCR技术选型：数据提取哪家强？

数据是企业运营的核心资产之一。然而，超过 85% 的商业信息以非结构化数据的形式存在，如电子邮件、报告、发票和合同等，这给计算机处理带来了极大挑战。为解决这一问题，光学字符识别（OCR）技术（Mistral OCR：文档处理领域的革新者）应运而生。

4/2/2025 4:00:00 AM

大模型之路

“计算机视觉被GPT-4o终结了”（狗头）

一夜之间，CV被大模型“解决”了（狗头）。万物皆可吉卜力之后，GPT-4o原生多模态图像生成更多玩法被开发出来。一个男友回头表情包，可以秒变语义分割图。

3/31/2025 8:44:00 AM

量子位

Anthropic首次切开Claude大脑，「AI黑箱」彻底破解？心算诡异思考过程曝光

AI的性能愈发强大，一个新模型可能前一天还是SOTA（最佳模型），第二天就被拍了下去。不过，这些强大的AI上空总有一团迷雾笼罩。那就是：他们到底是怎么找到答案的？

3/31/2025 8:30:00 AM

新智元

LLM中的分块技术：原理、应用与展望

在大语言模型（LLM）飞速发展的当下，分块技术（Chunking）（RAG 中的分块策略：从基础到前沿的全面剖析）作为提升模型性能的关键手段，受到了广泛关注。它在优化信息处理、提高检索效率、增强模型理解能力等方面发挥着不可或缺的作用。深入探究 LLMs 中的分块技术，对于推动自然语言处理（NLP）领域的发展具有重要意义。

3/27/2025 2:50:00 AM

大模型之路

一文详尽大型语言模型的四种量化技术

大型语言模型（比如ChatGPT背后的技术）确实非常"庞大"——这不仅指它们的能力，更直接体现在它们的体积上。一个中等规模的模型就可能占用几十GB的内存，相当于几百部高清电影的大小。对于普通开发者、个人研究者或初创公司来说，这样的资源需求无疑是一道难以跨越的门槛。

3/27/2025 2:44:00 AM

云朵君

关于人工智能技术学习与应用心得

最近一年多来开始转行做人工智能，从刚开始一点都不懂的小白到现在对人工智能有了初步的认识；中间过程可以说是相当不容易。因此，经过这段时间的应用和学习，也慢慢有了一点心得体会，因此在此记录一下。人工智能心得体会关于什么是人工智能，什么是机器学习，什么是神经网络，什么是大模型，以及各种模型架构在这里就不说了；在前面的文章中已经不止一次的讲述过以上内容。

3/26/2025 12:00:00 AM

DFires

揭秘老黄演讲中关键技术：PD分离！UCSD华人团队力作，LLM吞吐量跃升4倍

现在，PD分离已经成为兵家必争之地。前有Mooncake/DeepSeek等公司采用这种技术来优化大模型的推理服务，后有Nvidia/PyTorch基于该技术孵化下一代LLM服务系统。甚至最近，黄仁勋也在2025 GTC的舞台上提到了PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术，进一步证明了这一技术获得的广泛关注。

3/20/2025 9:00:00 AM

新智元

15个Cursor AI功能，让你省去50%的编码时间！

经过长期的探索与实践，这里总结出15个Cursor AI的高效使用技巧。不管你是初次尝试Cursor AI的新手，还是希望进一步提升技能的老手，下面这些方法都能帮你更高效地利用这一革命性的工具，真正释放它的强大潜力。无缝 VS Code 迁移从VS Code切换到Cursor很简单：导航至光标设置常规帐户查找 "从 VS 代码导入 "选项点击并确认image.png虽然习惯难以改变，但当你熟悉Cursor后，或许会发现它独特的功能明显胜出旧版的VS Code，带来更流畅的开发体验。

3/17/2025 12:00:00 AM

dev

无缝切换，实现多厂家大模型高效对接

1、问题介绍在 AI 技术迅猛发展的今天，越来越多的研发同学面临着众多大模型选型的挑战。随着业务需求的多样化，大家希望能够逐一对比和探索不同的大模型，以便选择最适合的解决方案。然而，不同模型的对接方式各异，请求格式、参数解析也各不相同，这给开发者带来了不小的困扰。

3/14/2025 9:02:03 AM

架构精进之路

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