小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流
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小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流

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OpenAI奥特曼：能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作
AI热点 2 months ago

OpenAI奥特曼：能被ChatGPT消灭的工作不是真正的工作

你今天的工作，或许并不是真正的工作这句耸人听闻的言论出自奥特曼与Rowan Cheung最新的采访。在这场长达30分钟的对谈里，除了自己对AI与工作的思考，奥特曼还分享了GPT-6的进展、ChatGPT是否会成为美国版微信、AGI的设想变化、AI未来的交互模式，以及自己被恶搞成Sora热梗的感受。可以说，这次对话涵盖了从娱乐八卦到前沿科技的多重视角，既有趣味，也直指未来趋势。经整理的访

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为什么谷歌搜不到「没有条纹的衬衫」｜AI 上新
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为什么谷歌搜不到「没有条纹的衬衫」｜AI 上新

「黑箱」并非搜索引擎的缺陷，而是它最受欢迎的功能。作者｜汤一涛你有没有过类似这样的经历：在谷歌图片搜索「没有条纹的衬衫」，然后屏幕上铺满了各式各样的……条纹衬衫。熟练使用关键词搜索的人可能对这个场景已经习以为常，但这恰恰暴露了我们每天使用的搜索引擎的问题——其最底层的运作逻辑：核心机制是匹配关键词，它们识别并抓取网页中的「衬衫」和「条纹」这两个词，但通常会忽略「没有」这个否定词所承载的复杂逻辑。

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Perplexity CEO 宣布告别 PPT，借助 AI 实现投资者路演新模式
AI热点 2 months ago

Perplexity CEO 宣布告别 PPT，借助 AI 实现投资者路演新模式

在人工智能技术不断发展的今天，许多传统商业活动也在悄然发生变化。近日，AI 搜索工具 Perplexity 的联合创始人兼 CEO 阿拉文德・斯里尼瓦斯在伯克利哈斯商学院的采访中表示，他已经放弃了传统的融资演示文稿（PPT），转而使用人工智能来完成投资者路演。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney斯里尼瓦斯提到，自己在 A 轮融资时仅制作了一次路演幻灯片，而之后的融资活动都依

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首次超越自回归模型！蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer

10月13日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer。在基准测试中，dInfer将扩散语言模型的推理速度相比于英伟达扩散模型框架Fast-dLLM提升了10.7倍;在代码生成任务HumanEval上，dInfer在单批次推理中创造了1011Tokens/秒的速度，首次在开源社区中实现扩散语言模型的单批次推理速度显著超越自回归模型。dInfer的工作表明，扩散语言模型具备显著

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马来西亚迎来 AI 新纪元，ChatGPT Go 助力数字化转型
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马来西亚迎来 AI 新纪元，ChatGPT Go 助力数字化转型

近日，OpenAI 在马来西亚推出了全新的 ChatGPT Go 订阅服务，月费仅为38.99马币（约9.25美元），大幅降低了 AI 高级功能的使用门槛。此次推出的 ChatGPT Go 不仅包括了最新的 GPT-5模型，还提供了丰富的功能，如图片生成、文件上传及记忆功能，极大地提升了用户的体验。这一举措正值马来西亚 AI 用户数量在过去一年中激增的背景下进行，OpenAI 希望通过更亲民的价格

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最新版国内直连Sora2，无水印免费使用教程
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最新版国内直连Sora2，无水印免费使用教程

OpenAI两年磨一剑的Sora2，一出手就再次让全世界震撼。五天下载量破百万次、轻松拿下App Store免费榜第一，增长速度力压老大哥GPT!对比一年前的Sora，现在的Sora2对于文字的理解能力明显更强。更重要的是，有了它，就彻底告别了需要自己配音和BGM的时代。只需输入一段简单的提示词，Sora2就能生成声音和画面原生同步的完整视频!从恶搞短视频、广告素材，到短剧，再到MV、动画电影，它

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扩散模型新突破：Radical Numerics开源30B参数RND1，AI自我进化迈出关键一步
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扩散模型新突破：Radical Numerics开源30B参数RND1，AI自我进化迈出关键一步

AI模型架构正在经历一场深刻变革。扩散语言模型凭借其并行生成和高效推理能力，正在成为业界关注的焦点。10月9日，AI研究机构Radical Numerics正式发布RND1-Base，这是迄今为止最大规模的开源扩散语言模型，参数规模达到30B，其中活跃参数为3B，采用稀疏专家混合架构。该模型不仅在基准测试中表现出色，还开源了完整权重、训练配方和推理代码，旨在加速扩散语言模型领域的后训练与推理研究。

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硅基流动平台上线阿里 Qwen3-VL 模型，全面提升视觉认知能力
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硅基流动平台上线阿里 Qwen3-VL 模型，全面提升视觉认知能力

近日，硅基流动平台上线了阿里最新发布的 Qwen3-VL 系列开源模型，这一系列模型在视觉理解、时序分析以及多模态推理方面取得了显著进步。针对图像模糊、视频复杂、关键时刻瞬间即逝等难题，Qwen3-VL 能够有效提升视觉认知的能力，让用户在处理复杂的视觉信息时更加轻松。Qwen3-VL 系列模型的核心特点之一是其卓越的图像识别能力，支持32种语言的 OCR 功能，能够准确处理弱光、模糊、倾斜的文本

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对话逗逗AI：猛涨千万用户背后，不抢屏幕时间，不做超级app，也不止于游戏了
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对话逗逗AI：猛涨千万用户背后，不抢屏幕时间，不做超级app，也不止于游戏了

声明：本文来自于微信公众号 硅星人Pro，作者：黄小艺，授权站长之家转载发布。当你在游戏里卡关半小时，烦躁地想切出去搜攻略；或者在开放世界里孤独“跑图”，无聊到只能听歌的时候，如果这屏幕上突然冒出一个“小可爱”，一边帮你找路，一边陪你吐槽，感觉会如何？这就是逗逗AI正在做的事。它不是一个需要你切换点开的APP，而是一个以虚拟形象或悬浮球形式，能看到你的游戏界面，听到你的声音，和你随时互动的AI

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Meta最新论文解读：别卷刷榜了，AI Agent的下一个战场是“中训练”
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2025年，AI竞争的焦点正在发生根本转变——从跑分比拼转向Agent任务完成能力。从xAI到Anthropic，行业巨头发布新品时都在强调同一个能力：自主完成复杂的长程任务。这背后是一个清晰的共识：AI的下一战场，是通用Agent。但现实很骨感。除了编程领域，Agent的落地应用寥寥无几。核心瓶颈之一是反馈机制的困境：要让预训练模型蜕变为强大Agent，必须通过与世界互动获得反馈来学习。

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一年抵两年：全球八大 CSP 云服务提供商 2025 年资本支出预计超 4200 亿美元
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IT之家 10 月 13 日消息，TrendForce 集邦咨询今日预测，全球八大 CSP 云服务提供商（IT之家注：阿里巴巴、亚马逊、百度、谷歌、Meta、微软、甲骨文、腾讯，排序按英文名字母顺序）在今年的合计资本支出将突破 4200 亿美元（现汇率约合 3 万亿元人民币），相当于 2023、2024 两年之和。4200 亿美元也意味着八大 CSP 今年总资本支出的同比增幅将达到 61%，20

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Perplexity CEO 斯里尼瓦斯宣称自己已“告别 PPT”：能用 AI 完成投资者路演

IT之家 10 月 13 日消息，据《商业内幕》今日报道，AI 搜索工具 Perplexity 联合创始人兼 CEO 阿拉文德・斯里尼瓦斯宣称自己已经放弃了冗长的融资演示和演示文稿，转而使用 AI。他在伯克利哈斯商学院周六发布的采访中表示：“众所周知，我只在 A 轮融资时做过一次路演幻灯片。”据悉，Perplexity 在 2023 年 3 月完成了 2560 万美元（IT之家注：现汇率约合 1

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Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
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算法巨蟒「Mamba」悄然蜕变至第三代！备受瞩目的Transformer最有力继任者之一：Mamba，它的最新进化版本Mamba-3已进入ICLR 2026盲审阶段。Mamba-3论文链接：https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj几年前，Transformer雄踞序列建模领域之巅，但一群研究者另辟蹊径，开始尝试从经典的状态空间模型（SSM）中汲取灵感，打造

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为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本
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近年来，大型语言模型的参数规模屡创新高，随之而来的推理开销也呈指数级增长。如何降低超大模型的推理成本，成为业界关注的焦点之一。Mixture-of-Experts (MoE，混合专家) 架构通过引入大量 “专家” 子模型，让每个输入仅激活少数专家，从而在参数规模激增的同时避免推理计算量同比增长。这一稀疏激活策略使模型能扩展到数万亿参数规模，但也给推理系统带来了新的挑战：扩展性差：现有主流 MoE

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Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！
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扩散模型本该只是复制机器，却一次次画出「六指人像」甚至是陌生场景。最新研究发现，AI的「创造力」其实是架构里的副作用。有学者大胆推测人类的灵感或许也是如此。当灵感成了固定公式，人类和AI的差别还有多少？你一定见过那些奇怪的AI画：人物手上多出几根手指、脸部细节怪异，却又带着某种说不出的新鲜感。这让人产生一个疑问：扩散模型明明只「复刻」，为什么还能画出前所未见的作品？最新一项研究给出了答案：其实，

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Qoder 推出 “一键增强提示词” 功能，助力开发者提升编码效率
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为了减轻开发者在提示词构建中的负担，Qoder 近期推出了全新的 “一键增强提示词” 功能。这一功能旨在通过智能化的提示词优化，帮助开发者更加高效地与 AI 进行交互，从而提升编码效率。在 Agentic Coding 时代，开发者常常面临一个核心挑战:如何在与 AI 的对话中提出精准的问题。许多开发者在构思和撰写提示词时耗费了大量时间，结果往往难以获得理想的代码输出。例如，一个简单的提示 “帮我

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