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Nano Banana火了
Nano Banana的好用，不是單一能力的提升，而是它從根本上改善了AI圖像創(chuàng)作的流程。智能家電爹，打工人不想伺候了
要想改變這種現狀，家電企業(yè)需要回歸產品本質，加大技術研發(fā)投入，提高產品的穩(wěn)定性、可靠性和實用性，而不是一味地追求營銷噱頭。她們估值840億，剛發(fā)了第一個AI成果
Mira和她的同事們認為，科學因分享而更加卓越。他們將保持對研究成果的分享，并與研究社區(qū)保持頻繁、開放的聯系。大模型產生幻覺，全怪人類PUA嗎？
從兩年前驚艷問世的 ChatGPT、到如今默默落地的 DeepSeek V3.1，沒有一個大模型，能逃過幻覺這個坎。為什么大模型離不開幻覺？光刻機巨頭ASML，投了「歐洲的OpenAI」
ASML在半導體制造過程中積累的海量數據，正好可以成為Mistral模型的訓練素材。如果能把AI真正應用到芯片制造的良率提升上，價值可就太大了。DeepSeek新大招曝光：下一步智能體
DeepSeek R1將推理模型推向發(fā)展新高潮，成了攪動全球大模型行業(yè)格局的一尾鯰魚。蘋果新研究：不微調、不重訓，如何讓AI提問效率暴增6.5倍？
這或許預示著，未來的 AI 交互將不再是簡單的一問一答，而是真正意義上的「智慧對話」。GPT-5變笨，實錘了？
按照民間博弈論的常識，井字棋先落子在角落，獲勝概率會更高。GPT-5卻篤定稱“選擇正中央的格子仍是最強的開局走法”，還繼續(xù)解釋：“當棋盤方向改變時，玩家可能會錯誤評估落子在邊緣與角落的優(yōu)劣”，這番話毫...那天，AI大模型想起了，被「失憶」所束縛的枷鎖
當一個 AI 能夠憑借其積累的記憶，展現出獨特的「個性」、形成穩(wěn)定的「價值觀」、甚至與我們建立起深刻的情感連接時，那或許才是 AGI 真正到來的拂曉時分。被OpenAI開除的00后搞投資
ALL in AI，主打AI半導體、基礎設施和能源公司，同時也投資包括Anthropic在內的少量初創(chuàng)企業(yè)。模型、數據、場景，企業(yè)級AI落地三要素
在AI+制造從“功能替代”邁向“認知進化”的過程中，從應用場景分析來看，目前工業(yè)領域應用智能體的場景大多具備一定的共性，主要可以分為四個類別。萬億AI存儲鴻溝如何填平？
相信在Agent應用爆發(fā)的將來，中國會誕生出比Vast Data更加優(yōu)秀的存儲軟件巨頭。AI大模型，能讓能源系統(tǒng)復制一次智能駕駛嗎
而真正值得想象的，是當它嵌入整張能源網絡之中，人們面對的，或許不是一個會回答的AI，而是一個能主動托住一座座城市光明的智慧底座。奧特曼警惕泡沫，但OpenAI或許是最大泡沫
即使當前的AI應用泡沫破裂，今天投入巨資建設的數據中心和計算集群，也可能作為一種“遺產”存留下來，為下一代更強大、更普惠的AI技術的出現提供必要條件。DeepSeek小爆發(fā)
在其他模型發(fā)布往往先炒作規(guī)格和性能數據的時候，DeepSeek反其道而行，直接放出模型文件讓開發(fā)者立即下載測試，然后再補充細節(jié)。高效、開發(fā)者友好。叫板OpenAI，DeepSeek-V3.1正式發(fā)布
本次DeepSeek-V3.1的發(fā)布也似有與GPT5對壘的意味，都支持超長上下文，都有更強的復雜任務處理能力，基礎模型調用更為靈活，成本更為彈性。DeepSeek V3.1發(fā)布后，投資者該思考這四個問題
當社區(qū)和媒體還在為V3.1的性能跑分歡呼時，真正敏銳的資本已經開始對AI賽道的底層邏輯和未來格局進行壓力測試。
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