新版Gemini 2.5所有榜一，谷歌无敌了！一个月全面击败o3，编程反超Claude 4

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凌晨，谷歌带着全新的Gemini 2.5 Pro炸场了！仅一个月的时间，Gemini 2.5 Pro（06-05）直接干趴了I/O大会放出的Gemini 2.5 Pro（05-06）。果然，能打败谷歌的，只有谷歌自己。这次，Gemini 2.5 Pro（06-05）依旧是所有榜一。在数学、编程、推理基准测试中，新版模型全部刷新SOTA，完全碾压o3、Claude 4、DeepSeek-R1。相较

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具身智能

陈维广

朱天宇

对话蓝驰陈维广、朱天宇：投具身智能最猛的人

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“不用纠结，现在是否到了具身的 GPT-3 时刻。”20 年前，新加坡人陈维广来到中国时，通讯录里几乎没有联系人，普通话也不流利。陈维广那时已在美国科技圈工作十余年，在 IBM 经历了从大型机到 PC（个人电脑）的转型，后于 2000 年加入 Bluerun Ventures，完整亲历了千禧年的互联网泡沫。当越来越多硅谷华人科学家和工程师回到中国，陈维广投身尚未兴起的中国风险投资市场，后于 20

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AI地产，变天了

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地产界，跑出一个Manus2025年，随着DeepSeek横空出世，曾经火遍大江南北的“百模大战”已全面哑火，只剩下寥寥无几“财大气粗”的巨头有资格留在基础大模型的牌桌上。但与之相对应的，是Agent的爆发。Manus传闻ARR已接近1亿美元，最新估值冲上20亿美元的高点。在垂类领域，Office办公、科研文献、代码编程，甚至传媒播客类的Agent都实现了爆发式增长。而其中最值得关注的一个AI

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即梦

AI作图

即梦3.0

即梦图片3.0又重磅更新，这可能是对普通人最有用的一次。

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昨天晚上，即梦的最强AI绘图模型图片3.0，又又又更新了。内测上线了即梦图片3.0的，智能参考，现在，可以垫图了。MD，这次连设计师的参考图也一键干碎了。。。我测了整整一夜，现在是凌晨4点21，我还在写这篇文章。我人真的傻了，我真的不愿意用一些什么很夸张的词语，但是即梦的绘图，每一次，带给我的震撼，都会觉得，我这么多年的设计师生涯，在AI的进化速度面前，不值一提。什么样的言语，都无法比拟直接看图

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Sam Altman：人机协作发生根本性变化，人类分发任务，整合并反馈 Agent 产生的结果，AGI 仅是新一轮起点

奥特曼

AGI

人工智能

Sam Altman：人机协作发生根本性变化，人类分发任务，整合并反馈 Agent 产生的结果，AGI 仅是新一轮起点

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本周，于旧金山举办的 Snowflake Summit 2025 上，OpenAI CEO Sam Altman 开门见山地指出，对于 2025 年仍在观望的企业领导者，他的建议只有一句：直接开始，别等下一个版本。他表示，企业若总是等待更好的模型、更成熟的方案，反而会错过真正的先发优势。真正取得突破的，是那些愿意及早下注、小步快跑的团队。科技在飞速演进，胜负取决于谁拥有快速试错、快速学习的能力。

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RAG

知识图谱

人工智能

人工智能和知识图谱八(完)：知识图谱的挑战、缺点和陷阱

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知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。可扩展性和性能：一个挑战是将知识图谱扩展到极大规模（数十亿个节点/边），同时保持复杂查询和更新的性能。图数据，尤其是 RDF，可以高度互联——单个查询可能会触及图谱的很大一部分，例如，查询

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DeepMind

世界模型

人工智能

DeepMind揭惊人答案：智能体就是世界模型！跟Ilya 2年前预言竟不谋而合

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就在刚刚，DeepMind科学家Jon Richens在ICML 2025上发表的论文，一石激起千层浪。实现人类水平的智能体（即AGI），是否需要世界模型，还是存在无模型的捷径？他们从第一性原理出发，揭示了一个令人惊讶的答案——智能体就是世界模型！具体来说，对这个问题的形式化回答如下。任何能够泛化到多步目标导向任务的智能体，必然已经学习了其环境的预测模型。这个模型可以从智能体的策略中提取出来；而

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日本AI

人工智能

AI产业

警惕重蹈日本AI的覆辙

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经验教训，多吸取一点也不为过去年在日本，我随手翻了翻酒店送的《读卖新闻》，发现报纸里连篇累牍都在介绍AIGC。从技术到应用，从产业链整合到政府政策琳琅满目，让人感觉这个国家对AI是充满了期待的。但期待归期待，稍微了解日本科技行业现状的人会知道。若干年来日本每次倡议发展AI都是雷声很大，雨点基本没有。日本不仅没有发展出DeepSeek这样能够影响国际AI格局的大模型，就连一些基本的AI应用推广都很

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AI就业

AI岗位

人工智能

AI摧毁就业？DeepMind CEO：这是一场比互联网更猛的职业洗牌

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从国际象棋神童到诺贝尔奖得主，Hassabis正带领谷歌DeepMind追逐AGI梦想。AI正在颠覆职场，但Hassabis乐观地认为，AI不仅能提高生产力，创造新工作，还可能让人类不再自私！AI需要重大突破才能实现AGI吗？是的，但已经在路上！它会摧毁现有就业市场吗？可能会，但总会有新的工作。这就是谷歌DeepMind首席执行官Hassabis的乐观态度，他认为：AI将创造「非常有价值」的工作

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AI硬件

AI眼镜

人工智能

最新AI眼镜格局报告：百镜大战拉开序幕，阿里DeepSeek高通成幕后赢家

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如果要问近期最火热的AI硬件品类是什么，AI眼镜一定榜上有名。从Ray-Ban Meta的销量屡破上限，到雷鸟V3的火热开卖，再到凭借演讲提词功能出圈的Rokid Glasses，及「李书福同款」的StarV Air2，不同配置、不同功能的AI眼镜产品层出不穷。我们可以看到，AI眼镜逐渐从场景佩戴转向追求全天候佩戴，产品受众也逐渐从科技发烧友扩展到更大众化的用户。随着AI眼镜供给侧与需求侧的双向

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ACM

ACM博士奖

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刚刚，新一届ACM博士论文奖正式公布

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近日，新一届 ACM 博士论文奖正式公布。该奖项每年颁发给计算机科学与工程领域最佳博士论文的作者。今年颁发的是 2024 年的奖项，包括一个博士论文奖和两个博士论文奖荣誉提名。获得博士论文奖的论文非常有现实意义，它研究的是：现在心理健康问题越来越多，但专业心理医生不够用，怎么办？我们知道，在 DeepSeek 等 AI 模型火起来之后，很多人都把 AI 当成了心理医生。但很多时候，AI 并不能像

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智能体

AI数据报告

人工智能

DeepSeek虽然很强，但没gpt 4O付费版本强

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[AI热点] 1天前

新版Gemini 2.5所有榜一，谷歌无敌了！一个月全面击败o3，编程反超Claude 4

凌晨，谷歌带着全新的Gemini 2.5 Pro炸场了！仅一个月的时间，Gemini 2.5 Pro（06-05）直接干趴了I/O大会放出的Gemini 2.5 Pro（05-06）。果然，能打败谷歌的，只有谷歌自己。这次，Gemini 2.5 Pro（06-05）依旧是所有榜一。在数学、编程、推理基准测试中，新版模型全部刷新SOTA，完全碾压o3、Claude 4、DeepSeek-R1。相较
[AI热点] 52分钟前

对话蓝驰陈维广、朱天宇：投具身智能最猛的人

“不用纠结，现在是否到了具身的 GPT-3 时刻。”20 年前，新加坡人陈维广来到中国时，通讯录里几乎没有联系人，普通话也不流利。陈维广那时已在美国科技圈工作十余年，在 IBM 经历了从大型机到 PC（个人电脑）的转型，后于 2000 年加入 Bluerun Ventures，完整亲历了千禧年的互联网泡沫。当越来越多硅谷华人科学家和工程师回到中国，陈维广投身尚未兴起的中国风险投资市场，后于 20
[AI热点] 52分钟前

AI地产，变天了

地产界，跑出一个Manus2025年，随着DeepSeek横空出世，曾经火遍大江南北的“百模大战”已全面哑火，只剩下寥寥无几“财大气粗”的巨头有资格留在基础大模型的牌桌上。但与之相对应的，是Agent的爆发。Manus传闻ARR已接近1亿美元，最新估值冲上20亿美元的高点。在垂类领域，Office办公、科研文献、代码编程，甚至传媒播客类的Agent都实现了爆发式增长。而其中最值得关注的一个AI
[AI热点] 53分钟前

即梦图片3.0又重磅更新，这可能是对普通人最有用的一次。

昨天晚上，即梦的最强AI绘图模型图片3.0，又又又更新了。内测上线了即梦图片3.0的，智能参考，现在，可以垫图了。MD，这次连设计师的参考图也一键干碎了。。。我测了整整一夜，现在是凌晨4点21，我还在写这篇文章。我人真的傻了，我真的不愿意用一些什么很夸张的词语，但是即梦的绘图，每一次，带给我的震撼，都会觉得，我这么多年的设计师生涯，在AI的进化速度面前，不值一提。什么样的言语，都无法比拟直接看图
[AI热点] 53分钟前

Sam Altman：人机协作发生根本性变化，人类分发任务，整合并反馈 Agent 产生的结果，AGI 仅是新一轮起点

本周，于旧金山举办的 Snowflake Summit 2025 上，OpenAI CEO Sam Altman 开门见山地指出，对于 2025 年仍在观望的企业领导者，他的建议只有一句：直接开始，别等下一个版本。他表示，企业若总是等待更好的模型、更成熟的方案，反而会错过真正的先发优势。真正取得突破的，是那些愿意及早下注、小步快跑的团队。科技在飞速演进，胜负取决于谁拥有快速试错、快速学习的能力。
[AI热点] 1天前

人工智能和知识图谱八(完)：知识图谱的挑战、缺点和陷阱

知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。可扩展性和性能：一个挑战是将知识图谱扩展到极大规模（数十亿个节点/边），同时保持复杂查询和更新的性能。图数据，尤其是 RDF，可以高度互联——单个查询可能会触及图谱的很大一部分，例如，查询