OpenAI、谷歌等一线大模型科学家公开课,斯坦福CS 25春季上新!
机器之心报道机器之心编辑部在斯坦福,有一门专门讲 Transformer 的课程,名叫 CS 25。这门课曾经邀请过 Geoffrey Hinton、Andrej Karpathy 以及 OpenAI
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阅读全文近日,上海交通大学航空航天学院李元祥教授团队,联合上海飞机设计研究院和东方航空技术有限公司 MCC,在国产大飞机核心系统的智能诊断方向取得重要突破。研究团队围绕引气系统的跨机型诊断难题,首次构建基于时
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阅读全文Magi-1,开源于北京,五道口于是,很多朋友发现了:在视频圈子,Magi-1 映入了大家眼帘不到两天,在 GitHub 上拿到了 1.7k Star这全球首个高质量自回归视频模型着实的,给中国开源
阅读全文西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI和邀请码、内测说拜拜,百度95后年轻小团队以内部创业形式,30天肝出了个“手机端Manus”现货。主打「一站式」解决各种复杂问题,彻底改变AI手机助手
阅读全文编辑部 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大模型趋势下,教育领域正在经历前所未有的变革。从AI家教到AI原生学习硬件,大模型正在重塑当下的教育体验与范式。教育领域天然适用大模型,目前已经处在
阅读全文白交 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI专为GitHub打造的免费百科全书来了——DeepWiki,覆盖全球所有GitHub存储库,无需注册即可食用。最简单的触发模式,就是只需要把链接中「g
阅读全文WBCD 2025 投稿量子位 | 公众号 QbitAI5月19-23日,ICRA 2025将在美国亚特兰大举行。届时,第一届“探索机器人能力边界双臂机器人挑战赛(WBCD,What Bimanual
阅读全文图片来源:paulgrahamZ Highlights:我对生活原则的思考如下:守护他人与世界,创造卓越新事物。人类所能从事的最伟大的活动,莫过于思考。证明一个人思考质量高的最佳证据,就是创造出卓越的
阅读全文5月1日,旧金山。SaaStr Annual 2025 开幕前夕,一场面向企业AI Agent与B2B领域创业者与投资人的闭门私享会即将启幕。在生成式AI和智能体逐步渗透企业场景的当下,Z Poten
阅读全文图片来源:Cluely21 岁的 Chungin "Roy" Lee 于4月20 日宣布,他为自己的初创公司Cluely 筹集了 530 万美元的种子资金,投资方包括 Abstract Venture
阅读全文图片来源:PerplexityPerplexity 公司的 CEO 表示,其浏览器将追踪用户所有在线行为,以销售“超个性化”广告。Perplexity 不仅想与谷歌竞争,显然还想成为谷歌。其 CEO
阅读全文AI 天天都在升级,单看那些基准测试总是有点抽象。我一直想找一些实际的场景来对比一下。当我看到这这一张图片的时候,突然有了一个想法。ChatGPT 已经具备了基于图文的深度思考能力,那么我直接把这张图
阅读全文作者|李京亚邮箱|lijingya@pingwest.com15年,靠Agent赚1750亿2025年被称为agent元年,而OpenAI希望在这一年把agent做成自己的摇钱树。今年以来,OpenA
阅读全文4月24日,由硅星人和中关村创业大街联合主办的“中国AI出海的创新范式”主题沙龙在中关村创业大街举行。本次活动中,华映资本MD李岩,Mootion联合创始人&CPO童超,阿里云智能集团公共云事业部资深
阅读全文本周主题:“邀请码”纳米AI邀请码—纳米AI这回起得有点猛!!整合 18 个收费MCP Server随便用另外还总结了一下比较有价值的几个MCP Server。即使后面不在这里使用,也可以迁移到别的客
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阅读全文作者:北辰 全文约 2100 字,预计阅读时间 6 分钟这两天,Google 旗下AI产品的新闻可谓层出不穷,其中 Deep Research 又引起了圈内的广泛讨论。小编已经记不清这是今年的第几个“
阅读全文一篇讲清楚大模型推理显存与并发的实用科普引言大语言模型(如Llama、ChatGLM等)在实际部署时,推理显存和并发能力是大家最关心的问题之一。本文将用通俗易懂的方式,详细讲解一个请求推理需要多少显存
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阅读全文上周五,我发了篇文章:《Fellou:AI 的「组团打工」时代,由中国团队揭幕》文章中我承诺:当天留言的朋友,都可以拿到邀请码很快留言破千按计划,周一的时候,Fellou 的朋友,会通过「评论回复」
阅读全文一凡 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI这届上海车展,黑科技浓度爆表。有人,有机器人:不光有地上跑的,也有天上飞的:还有“不归牛顿管”的:BMW新世代驾趣概念车。科技正在改善出行,从内到外重
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阅读全文允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI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。
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