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AI元素贯穿全场！1200项前沿产品集中亮相——从东博会看中国—东盟人工智能合作新机遇
AI元素贯穿全场！1200项前沿产品集中亮相——从东博会看中国—东盟人工智能合作新机遇-"打造中国—东盟AI新平台本届东博会期间，众多嘉宾走进中国—东盟人工智能创新合作中心（以下简称南A中心）参观。"
#AI #东博会 #中国-东盟合作 #人工智能创新 #新机遇
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一切始于算力！英伟达将投资OpenAI千亿美元，两家联手建10GW数据中心
为了更大算力，奥特曼和黄仁勋再度联手。当地时间9月22日，OpenAI宣布与英伟达签署意向书并达成战略合作，OpenAI..._新浪网
#奥特曼 #黄仁勋 #OpenAI #英伟达 #战略合作
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勃勃OC
3个月前
小米： 抄袭界的冠军
#小米 #抄袭 #负面评价
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eVTOL起飞前的多维攻坚：低空人才紧缺待解，安全监管成关注焦点
#eVTOL #低空经济 #人才紧缺 #安全监管 #行业挑战
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Tz
3个月前
算力什么时候才能成为新石油？ ——当人人都拿它计价的时候 NVIDIA计划向OpenAI投入千亿美元巨资，用以建设专属的算力中心。与此同时，亚马逊、微软等巨头也正以每年千亿美金的规模，以前所未有的速度扩建其AI基础设施。这些天文数字的资金，都在涌向同一个目标：算力。 吊诡的是，这份千亿级的投资，以及数据中心里每一次算力服务的结算，账目单位写的仍然是美元，而不是每秒千万亿次的浮点运算（PetaFLOPS）。 我们都爱听“本位”这个词，它听起来有一种历史的宿命感，一条“金本位 → 石油本位 → 算力本位”的清晰路线，好像未来已写好剧本。 但这种叙事过于省力，因为它把三件完全不同的事混在了一起。 金本位，是一份写在纸上的硬制度。你的银行必须承诺按固定比价将你手里的美元兑换成黄金。1971年尼克松关闭兑换窗口，是国家机器亲手拔掉了插头，一份契约的终结。 “石油本位”呢？你找不到任何强制规定沙特必须用美元卖油的官方条约。它更像一个地缘政治与市场结构共同演化出的“局”：石油输出国用美元计价，赚到的“石油美元”再通过华尔街回流。它不是一份合同，而是一种惯性。 所以，当我们谈论“算力本位”时，得先问一句：我们到底在谈论什么？如果严肃讨论，它至少意味着算力凭证能成为银行的核心抵押品，或被央行纳入储备。这些，眼下一样都还没发生。 真正发生的，是另一件事。 算力，或者说它背后的电力、半导体和数据，正在成为信用扩张和创新速度的“新瓶颈”。 它不是货币的“锚”，而是经济活动的“天花板”。 国际能源署（IEA）预测，到2030年，全球数据中心的用电量将飙升至945 TWh，几乎相当于日本当前全年的用电量（数据来源：IEA）。一个朋友在弗吉尼亚州做数据中心选址，他说现在最大的挑战不是拿地，而是“排队等电网的接入许可”。电，成了物理层面的硬约束。 再看供给侧的投资竞赛（年度资本开支预算）： - Amazon (2025): > $1180亿 - Microsoft (FY2025): ~ $800亿 - Alphabet (2025): ~ $850亿 - 对比 - Aramco (沙特阿美): ~ $580亿 - 对比 - Exxon (埃克森美孚): ~ $290亿 这不是在替换货币，这是在进行一场堪比“军备竞赛”的生产资料堆积。 那么，加密货币的角色是什么？ 很多人喜欢把加密ETF的获批比作“1971时刻”，一个新世界的开端。这个比喻有误导性。1971年是“脱钩”，而今天我们看到的，更像是“接驳”——将现有的美元信用体系，接入一套全新的技术轨道。 链上数据不会说谎：跨多个区块链的稳定币，总市值已稳稳站上3000亿美元，成为一条重要的全球支付与结算轨道。贝莱德的代币化美债基金BUIDL也证明，传统金融资产可以被“封装”后在链上高效流转。而比特币，则在被市场测试能否成为一种独立于主权信用的“数字黄金”式新抵押品。 但无论形态如何，这些活动的核心依然是美元信用。加密技术在这里扮演的角色，不是创造一个新的记账单位，而是提供了一个更高效、可编程、7x24小时运转的全球结算层。 什么时候，我们才能说“算力本位”的叙事开始兑现？我们可以设想几个可被观察的信号： - 金融层：一家全球系统重要性银行，正式接受算力合约作为回购交易的广泛合格抵押品。 - 主权层：某个国家的主权财富基金，像管理黄金储备一样，管理其持有的长期购电协议与数据中心资产。 - 结算层：出现一份以原生算力单位（PetaFLOPS/hour）计价并完成交割的国际大宗贸易合同。 不妨做一个反事实推演：如果这些信号真的出现，比如中东的石油开始接受以“PetaFLOPS-小时”为单位的支付，那将彻底重塑全球贸易的计价体系。能源输出国将变成算力输出国，而算力网络的稳定性和效率，将直接等同于一个国家的货币信用。但这离现实还很遥远。 我们正在经历的，是一个更复杂的金融锚定物的重排： - 记账锚：基本不动，依旧是美元。 - 抵押锚：正在分化，传统美债上链与原生加密资产并行。 - 结算锚：正在向“可编程+即时清算”的加密网络迁移。 - 要素锚：电力与算力，从成本项抬升为决定性的约束条件。 所以，新石油确实是算力，它驱动着AI，驱动着下一个世代的增长。但权力本身，并不总想成为货币。 它更愿意隐身幕后，成为那个标价体系的“硬约束”——就像石油驱动了20世纪下半叶，却从未印在钞票上。
#算力 #美元 #AI #能源 #金融
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重读最近张小珺对杨植麟和姚顺雨的访谈： KIMI除了继续探索长上下文的智商下降问题，K2还通过MUON优化提高token efficiency ，也尝试了agentic LLM方向，并表示模型能力需要RL激发但存在泛化的复杂问题，而基模预训练仍旧会提高交互的上限； 而姚顺雨则表现了和杨植麟不一样的对语言的深刻哲学理解以及强调未来的交互创新是关键，甚至会改变这个世界，但我不确定是他本来的认知轨迹还是受到要去腾讯的影响。 把二者放在一起看，又似乎各自都还缺了点什么？
#Kimi #杨植麟 #姚顺雨 #LLM #交互创新
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德潤傳媒
3个月前
【小米SU7,CTB一体化电池技术,汽车底盘干没了,好不好?... -】
#小米SU7 #CTB电池技术 #汽车底盘 #技术分析 #争议
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既研究罕见病又帮助运动员，全球首家数字化能量代谢监测平台有何神奇之处？
#罕见病 #运动员 #能量代谢监测 #数字化平台 #科技
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智能，不是一种“属性”，而是一种“现象”。 它不内在于人，也不内在于机器。 智能，只涌现于高质量交互所形成的“张力场”之中。
#智能 #交互 #张力场
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勃勃OC
3个月前
谁能想到 今年四月份 是所有人All In加仓AI上车的 最后机会？ 这是特朗普集团人造的一次倒车、停车、关车 此日之后 人类社会和股票 将以指数级数升天 一去 永不复返
#AI #特朗普集团 #股票 #指数级上升 #最后机会
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经济半小时｜飞行员有了“数字陪练” 新技术“跨界”催生新职业
今年7月，人社部公布了新的职业和工种，在上海的一家动画制作公司，有一位工作人员从事的正是42个新工种之一——生成式人工智能动画制作员。
#人社部 #新职业 #生成式人工智能 #动画制作 #上海
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英伟达将向OpenAI投资千亿美元共建数据中心
英伟达将向OpenAI投资千亿美元共建数据中心-
#英伟达 #OpenAI #数据中心 #千亿美元投资 #科技合作
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google又在流体动力学上取得突破！ 感觉党国要是这下AI突破了，赶超美国不是梦
#Google #流体动力学 #AI突破 #赶超美国 #科技
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勃勃OC
3个月前
能源+AI，2025年美股炒作的唯一赢家 大家自己把握吧。。 资本市场，人类文明 彻底疯了。 真的，彻底疯了 我们正朝着AI飞奔 而咱们中国大陆 还在炒预制菜 。。。
#能源AI #美股炒作 #资本市场疯狂 #AI飞奔 #中国预制菜
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宝玉
3个月前
通义千文发布全新的 Qwen-Image-Edit-2509 模型，可以支持一次编辑多张图片，人物面孔与文字的一致性显著提升，自带原生 ControlNet 支持。 在 Qwen Chat 上的「图片编辑」功能可以体验。
#通义千文 #Qwen-Image-Edit-2509 #多图编辑 #面部一致性提升 #ControlNet
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宝玉
3个月前
抠脚大汉秒变性感女主播，使用的是阿里的开源模型 Wan 2.2 Animate
#阿里 #开源模型 #Wan 2.2 Animate #女主播 #技术
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宝玉
3个月前
“求职者正借助 AI 优化自己的简历，试图穿透算法的初筛；而企业则用 AI 搭建更高的围墙，来抵挡海量的、同样由 AI 润色过的申请。” 大西洋月刊：《找工作，正在变成一场地狱难度的“刷题”游戏》 哈里斯从加州大学戴维斯分校毕业前几个月，就开始了他的首次正式求职之旅。他自认为简历很优秀：在一家咨询公司做过实习，有多年的环境保护志愿经验，在农场、公园和办公室都干过活儿，GPA接近满分，推荐信质量也很高。他愿意为了保护加州的野生动物和公共土地而拼尽全力，哪怕是去挖沟、搬砖、填表这种苦活杂活都没问题，哪怕工作不稳定，哪怕只能睡在车里。 他一口气投了200份简历，结果收获了整整200次的拒绝。不，严格来说，哈里斯连拒绝都算不上，绝大多数公司根本就没回音。 现在，数百万像哈里斯一样的求职者都深陷类似的困境。从宏观数据上看，美国企业的利润仍然不错，全国失业率仅为4.3%，工资水平也在上涨。然而，招聘市场却几乎冻结了。最近四个月来，美国企业招新员工的比例创下了自“大萧条”后的最低点。四年前，企业每个月每100名员工还能新增四五个职位，现在只剩三个。 而从求职的体验来看，找工作更是变成了一场荒诞的“刷题”游戏。招聘平台的崛起本应简化找工作的流程，结果却演变成了像Tinder式约会软件那样的噩梦：海量的简历一键发送，AI机器人初筛，人类根本没有机会和真正的HR沟通，就已经被算法淘汰。 哈里斯每天打开LinkedIn或Indeed，总能看到一堆看起来非常适合的岗位。他仔细阅读招聘说明，调整简历，认真写介绍信，回答各种预筛问题，点击“发送”，然后祈祷好运，但一次次石沉大海。 其他求职者的经历也大同小异。住在弗吉尼亚郊区的玛蒂娜今年4月被解雇后，向律师事务所、非营利组织、大学和咨询公司投出了几十份简历，她拥有10年法律助理经验，却一次也没拿到offer。她苦笑着说：“现在就算有人正儿八经告诉我‘不行’，我也满足了。” 其实，企业的日子也不好过。他们发布职位后，每天都会收到成百上千封简历，其中大部分根本不符合要求，于是不得不借助AI快速筛选。一项调查显示，许多公司已经使用AI来撰写职位描述、评估候选人，甚至直接用AI聊天机器人进行第一轮面试。求职者坐在电脑前，对着屏幕上的虚拟面试官回答问题，AI则根据他们的关键词、语气和表现自动打分。 招聘网站Indeed的职业趋势专家普里亚·拉托德也承认，她理解求职者们“简历投进黑洞”的感受。但她认为，这些线上平台确实帮助求职者更容易发现职位，并且AI筛选在一定程度上加快了招聘流程——当然，前提是你的简历刚好符合企业的要求。 但问题在于，许多简历从来都没有机会被人类亲自看一眼。求职者为了增加成功率，不得不海量投递简历，于是大量使用ChatGPT这种AI工具来生成和优化自己的申请材料。哈里斯坦言，他大学时就天天用ChatGPT，现在依然用，因为它写出来的东西“比自己更专业”。但反过来，这种AI写作又造成了更多相似度极高的简历，逼得企业进一步依赖AI来过滤，求职与招聘就这样陷入了恶性循环。 现在，这个微妙的平衡正在崩塌，美国经济衰退的阴影也越来越明显。一方面是大规模裁员，包括特朗普政府此前大幅裁撤联邦员工，导致黑人群体失业率飙升，24岁以下年轻人求职难度也急剧增加。“绩效导向型裁员正日益增多”，咨询公司EY-Parthenon近期对客户的分析报告这样指出，“就业市场已经出现裂痕”。 普通的求职者能做什么呢？玛蒂娜继续投简历，而哈里斯则去做起了园艺工作，利用空闲时间继续当志愿者。拉托德建议，或许回到传统的人际关系网络，比如找招聘负责人喝杯咖啡、参加线下招聘会、向熟人打听工作机会，可能比AI海投更管用一些。 当然，这一切的前提是公司真的开始招人。如果情况得不到改善，未来可能会有更多人继续在无休止地往“招聘黑洞”中投简历，越陷越深。
#求职困境 #AI招聘 #简历优化 #就业市场 #招聘黑洞
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LotusDecoder
3个月前
科幻： AI 纪年法 用自己主用model 的发布日作为时间纪年方式， 例如今天 2025-09-23 是 GPT-5 发布第 48 天。 那么可以做笔记写上， GPT-5 元年48日。 --- 起因是，见了一位老朋友，过年期间碰面的，最近又见一面，感觉朋友没什么变化，当然才半年是没什么变化。 但我感觉自己，自 o1-pro 、gemini-2.5-pro 的密集咨询之后，这半年的价值观、人际关系的角度和方法、作息、行为习惯等等已经变了很多。 例如最小化行动，以前是很磨叽，总想着弄一个很完美的方案，再做吧，现在是跟 AI 们聊一下，立即拿出一个最小化行动方案，想要健身，先把人给弄到健身房门口。而不是老在那里计划规划，饮食和具体训练内容。 所以，我发现今天对事物的记忆，是和 model 紧密捆绑的，哪个时期是主用哪个model ，成了一种 背景色或背景音乐一般的存在。
#AI纪年法 #GPT-5 #价值观变化 #最小化行动 #个人成长
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宝玉
3个月前
转译：一篇新的名为《通用智能体包含世界模型》（General agents contain world models）的论文论文给出了严格的数学证明：智能体想要变得聪明，就必须建立一个关于其所处世界的模型——无论我们是否在程序里这样要求它。 这证明，我们长期以来梦想的那条通往通用人工智能的“无模型”之路，可能从一开始就想反了。 多年来，人工智能领域一直存在一个巨大的争论：我们是需要为 AI 智能体 明确构建“世界模型”（就像在脑海里对环境进行模拟推演），还是说，智能可以从简单的试错中自发涌现（即“无模型”方法）？ “无模型” (model-free) 的想法一度非常吸引人，因为对真实世界进行建模实在是太难了。然而，这项新发现告诉我们，这份苦差事，谁也躲不掉。 核心发现：强大的智能体必然自带世界模型 General agents contain world models 这篇名论文，其核心发现是一个严谨的数学证明。 它指出：任何一个能够以有限的失败率完成复杂、多步骤任务的智能体，都必然在内部学习到了一个精确的环境预测模型。 简单来说就是：如果一个 AI 擅长做长远规划，那么它的行为本身，就已经包含了模拟其世界所需要的全部信息。 它表现得越好（犯错越少），或者它能处理的任务链条越长（目标深度越深），它内部的世界模型就必须越精确。 “隐藏款”能力：世界模型是涌现出来的 这件事最有趣的地方在于，这个世界模型是一种隐藏的能力。 它不是你必须明确写进代码里的东西，而是 AI 为了获得通用能力，在训练过程中不得不产生的副产品。为了高效地完成任务，智能体被“逼上梁山”，不得不去学习世界运转的规律。 那么，研究人员是如何证明这一点的呢？方法出奇地简单。 他们设计了一种算法，通过给智能体提出“二选一”的复杂目标来“审问”它。智能体的每一次抉择，都暴露了它对“哪条路更可能成功”的内在预测。通过这种方式，研究人员就能反向推导出它内部模型中的概率。 这对我们意味着什么？ 这个发现彻底改变了我对“黑箱”AI 的看法。那种想通过“无模型捷径”直达通用人工智能 (AGI) 的想法，现在看来是行不通了。世界建模这项艰苦的工作无法避免，它只是以一种不易察觉的方式，在神经网络内部悄然发生了。 最实际的影响是什么？安全与可解释性 (interpretability)。 这篇论文从理论上保证了，我们能从任何一个足够强大的智能体中提取出这个隐藏的世界模型，而方法仅仅是观察它的行为策略。这意味着，我们可以打开一个不透明的系统，拿出它的世界“蓝图”来进行审查。 从更宏观的视角看，这项研究可能会统一整个领域。与其再争论“基于模型 vs. 无模型”路线，未来的焦点可以转移到如何构建、提取和利用这些必然存在的世界模型上。 它也为我们在大语言模型 (LLM) 中观察到的“涌现能力” (emergent capabilities) 提供了一个严谨的解释。 同时，它也引出了一系列新问题： • 今天这些基础模型内部隐含的世界模型究竟长什么样？ • 它们的精确度有多高？ • 我们能否利用这种提取方法来调试它们，从而在有害行为发生前就及时阻止？ 探索才刚刚开始。 说到底，这篇论文为一个古老的想法提供了数学上的定论：一个智能体不仅仅是拥有一个世界模型——从某种意义上说，它本身就是一个模型。 这不再仅仅是一个架构上的选择，它看起来更像是通用智能的一条基本定律。
#通用人工智能 #世界模型 #AI #无模型 #涌现能力
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XinGPT🐶
3个月前
祖传的1000亿美金。 OpenAI投资Oracle 1000亿美金买云计算服务； Oracle投资英伟达1000亿美金买显卡； 英伟达再投资OpenAI 1000亿美金布局AI系统。 提问，到底谁出了这1000亿？
#OpenAI #Oracle #英伟达 #1000亿美金 #投资
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向阳乔木
3个月前
总是能在飞书看到神级文档... 作者在天津，今儿晚上一起撸的串。 他抓取整理了全球博物馆155万份藏品和画册，放在了飞书文档。 用飞书的各种功能实现自动翻译、搜索，绝了！ 地址见评论区
#飞书 #博物馆藏品 #自动化翻译 #天津 #撸串
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Barret李靖
3个月前
AI 的重心从“推理生成”转向“规划执行”，能做的事情越来越多，也越来越丰富。 这意味着，某些“行动权”开始从组织/专家转移到普通人，它的演进是一次“权利的去中心化”重构，行动权将下沉到个体。 随之而来的是生产关系的改变，干成一件事情，不再需要一个组织/团队，不再需要成为专家，中间环节缩短，直接执行将成为常态。 因此，未来也会出现 AI “善用者”与“不善用者”的分层，能与 AI 协作的个体会获得更大的优势。
#AI #规划执行 #生产关系改变 #行动权下沉 #AI善用者
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vibe math 还缺这些，推上有数学大神愿意一起吗？ 最后建议（一句话版行动清单） 1.明确假设并补全 KKT/凸性证明； 2. 引入并扫面耦合项与内生资源以测试结论鲁棒性； 3. 将时间动力学写成具体 ODE/PDE 并做稳定性/分岔分析； 4. 做大规模参数灵敏度与可复现数值实验； 5. 在度量方面加入 Wasserstein/Bregman/信息几何比较； 6. 完成这些后面向跨学科期刊投稿并附完整开源代码与实验套件。
#数学 #KKT #凸性证明 #时间动力学 #开源代码
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Andy Stewart
3个月前
晚上下单了 Oppo Pad4 Pro, 13寸的平板，带上笔和键盘只有三星 S11 Ultra 价格的一半。 没收到货之前的幻想优点： 1. 系统分屏做的很不错 2. 笔带马达，有音效，看着很高级，1.6万压感 3. 非常轻，我觉得三星那个14寸的平板有点过于大了 这次我学聪明了，问了笔尖的情况，Oppo自带一个备用笔尖，万一坏了，线下体验店马上可以换，这点好评。 三星平板本来测试的时候发现懒猫微服的客户端会崩溃，本来准备修一下的，最后笔尖售后成文最后一棵退货稻草，哈哈哈哈哈 还是尽早搞一个靠谱的平板来测试我们的懒猫读书吧 大佬们，你们心心念念的三星抽奖平板我马上要退货了，哈哈哈哈哈
#Oppo Pad4 Pro #三星 S11 Ultra #平板电脑 #笔尖售后 #懒猫读书
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Axis Wang
3个月前
为什么没人开发一个根据截图找种子的 APP
#截图找种子 #App #开发 #需求 #互联网