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深度|对话OpenAI推理教父:为什么说现有的Benchmark让我们严重低估了AI能力?

深度|对话OpenAI推理教父:为什么说现有的Benchmark让我们严重低估了AI能力?

深度|对话OpenAI推理教父:为什么说现有的Benchmark让我们严重低估了AI能力?

本期播客,No Priors 请来了一位在 AI 推理领域被业内称为「教父级」人物的研究者Noam Brown。他是 OpenAI 的研究科学家,也是推动「test-time compute scaling」成为行业主流方向的关键人物之一。从扑克 AI 到前沿大模型的评估方法论,Brown 的研究轨迹几乎与整个行业对「推理」认知的升级同步。

来自主题: AI资讯
5772 点击    2026-08-05 11:04
深度|Acrab把千亿参数模型搬到本地,Agent Box要重构桌面AI设备

深度|Acrab把千亿参数模型搬到本地,Agent Box要重构桌面AI设备

深度|Acrab把千亿参数模型搬到本地,Agent Box要重构桌面AI设备

Acrab的Agent Box在这个背景下出现。它没有停在“把模型装进桌面设备”这一步,而是把模型、个人数据、Runtime、工具链和Agent编排放进同一套系统,让Agent能够保存上下文、调用工具,并在不同应用之间连续完成任务。

来自主题: AI资讯
9915 点击    2026-07-23 17:10
梅西投了李飞飞

梅西投了李飞飞

梅西投了李飞飞

梅西其实早在为自己的人生下半场铺路。原来,他已经做起VC——2022年联合一群VC大佬在美国硅谷成立了一家风投公司Play Time。打开Play Time官网,赫然看到今年刚投了“AI教母”李飞飞创办的World Labs。

来自主题: AI资讯
9390 点击    2026-07-23 16:10
DeepSeek之后,中国AI「自己出题」杀进Nature通讯!全球仅4家

DeepSeek之后,中国AI「自己出题」杀进Nature通讯!全球仅4家

DeepSeek之后,中国AI「自己出题」杀进Nature通讯!全球仅4家

2026年5月28日,Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。

来自主题: AI技术研报
8891 点击    2026-07-08 15:57
首发| AI营销科技公司GenOptima完成千万元天使轮融资

首发| AI营销科技公司GenOptima完成千万元天使轮融资

首发| AI营销科技公司GenOptima完成千万元天使轮融资

AI营销科技公司智推时代GenOptima(简称“智推时代”)宣布完成数千万元天使轮融资,由上海知识产权基金、天图投资、知名个人投资人魏巍等参与投资,老股东三七互娱继续跟投。多维资本担任独家财务顾问。

来自主题: AI资讯
9738 点击    2026-07-07 12:58
WWW时间检验奖颁给唐建博士:图神经网络的十年远征与AI制药的底层逻辑

WWW时间检验奖颁给唐建博士:图神经网络的十年远征与AI制药的底层逻辑

WWW时间检验奖颁给唐建博士:图神经网络的十年远征与AI制药的底层逻辑

一篇发表于 2015 年的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》被授予 Seoul Test of Time Award(时间检验奖)。这篇由国际知名 AI4S 科学家、Mila 终身教授、百奥几何公司创始人唐建博士领衔

来自主题: AI资讯
9420 点击    2026-07-07 10:23
突发!Anthropic拟全面封禁地下通道

突发!Anthropic拟全面封禁地下通道

突发!Anthropic拟全面封禁地下通道

史上最严厉的一次清洗来了。就在昨天,外媒Financial Times突然曝出消息:Anthropic正在全面下狠手,疯狂清剿允许绕过限制访问Claude的所有地下通道!

来自主题: AI资讯
10423 点击    2026-07-04 10:20
刚刚,LeCun团队让世界模型学会持续学习!

刚刚,LeCun团队让世界模型学会持续学习!

刚刚,LeCun团队让世界模型学会持续学习!

刚刚,纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同,AdaJEPA能够在与环境交互中,基于测试时自适应(Test-Time Adaptation, TTA),实时调整世界模型的编码器和预测器参数,从而实现持续学习。

来自主题: AI技术研报
10081 点击    2026-07-03 16:12
单个tokenizer胜任图像视频理解生成!南大&腾讯混元HYDRA打通多模态统一难题

单个tokenizer胜任图像视频理解生成!南大&腾讯混元HYDRA打通多模态统一难题

单个tokenizer胜任图像视频理解生成!南大&腾讯混元HYDRA打通多模态统一难题

南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列(HYDRA,HYDRA-X)工作挑战了这个惯例,用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer,帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer,使其同时具有理解和生成的能力,进而同时作为理解和生成的Autoencoder,来支持原生多模态模型(Unified Multimodal Models)的训练。

来自主题: AI技术研报
9096 点击    2026-06-28 11:13