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29. 4000亿智谱,把收入大头分拆出去了?
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30. 代码量翻了20倍,程序员困在AI提效牢笼里
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摘要:……现有智能体基准测试主要关注通用环境下的网页交互、工具使用或软件自动化等任务,而HippoCamp则在以用户为中心的环境中评估智能体,旨在建模个体用户画像,并在海量个人文件中进行搜索,以实现情境感知推理。我们的基准测试基于涵盖多样性的真实世界用户画像实例化了设备规模的文件系统……△更多 | 提交于2026年4月1日
2. 通用YOCO:实现高效的深度扩展
摘要:测试时扩展的兴起显著提升了大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
3. 多语言上下文学习中的语言引导
摘要:如果大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
4. 具有潜在迭代状态头的LLM回归
摘要:我们提出了RELISH(具有潜在迭代状态头的回归),这是一种新颖、轻量级的架构,专为大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
5. 故我在。我思
摘要:我们思考这样一个问题:当一个大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
6. AgentWatcher:基于规则的提示注入监控器
摘要:大型语言模型及其应用(如智能体)极易受到提示注入攻击。最先进的提示注入检测方法存在以下局限性:(1)其有效性随着上下文长度的增加而显著下降,……△更多 | 提交于2026年4月1日
7. 极其简单的自蒸馏改进代码生成
摘要:一个大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
8. 真实的(可视化)谎言:分析生成式AI如何识别可视化谎言中的意图性、修辞性和误导性
摘要:本研究调查了多模态大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
9. 在线推理校准:测试时训练实现可泛化的保形LLM推理
摘要:虽然测试时扩展使得大型……△更多 | 提交于2026年4月1日
10. 评估用于形式验证的LLM生成ACSL注释
摘要:……从开发者驱动的工作流程转向自动化评估设置。我们比较了五个ACSL生成系统:一个基于规则的Python脚本、Frama-C的RTE插件,以及三个大型语言模型——DeepSeek-V3.2、GPT-5.2和OLMo 3.1 32B Instruct。所有生成的规范都经过……△更多 | 提交于2026年4月1日
11. 推理偏移:上下文如何悄然缩短大语言模型的推理过程
摘要:大型… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
12. FineLAP:利用异构监督进行细粒度语言-音频预训练
摘要:通过对比预训练的音频-语言… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
13. Brainstacks:通过冻结的MoE-LoRA堆栈实现跨领域认知能力,用于大语言模型的持续学习
摘要:我们提出了Brainstacks,一种用于大型…持续多领域微调的模块化架构。▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
14. SERSEM:用于代码语言模型成员推断的选择性熵加权评分方法
摘要:随着大型… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
15. 用于SDN-IoT防御中安全双时间尺度强化学习的多智能体大语言模型治理
摘要:…每个交换机的近端策略优化(PPO)智能体在安全约束和动作掩码下执行控制器感知的缓解措施。在慢时间尺度上,一个多智能体大语言模型(LLM)治理引擎生成机器可解析的全局策略宪法更新… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
16. CARE:基于证据不一致性的隐私合规代理推理
摘要:大语言模型(LLM)系统越来越多地用于支持高风险决策,但当可用证据内部不一致时,其表现通常会变差。这种情况存在于现实世界的医疗保健环境中,患者报告的症状相互矛盾… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
17. 大语言模型的对抗性道德压力测试
摘要:评估大型…的道德鲁棒性 ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
18. 使用鲁棒掩码扩散模型逆向设计光学多层薄膜
摘要:光学多层堆栈的逆向设计旨在从期望的目标光谱推断出层材料、厚度和顺序。由于设计空间巨大且解不唯一,这是一个长期存在的挑战。我们引入了 \texttt{OptoLlama},一种掩码扩散… ▽ 更多 | 提交于 2026年4月1日
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摘要:我们研究了一个具有多个大语言模型的贝叶斯二元序贯假设检验问题。每个LLM $j$ 具有每次查询成本 $c_j>0$、平均等待时间 $μ_j>0$ 且具有次高斯尾部,以及\emph{非对称}准确率:返回…的概率 ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:…制造业。然而,现有的ZSAD方法受限于封闭世界设定,难以用预定义提示处理未见缺陷。最近,将多模态大语言模型应用于工业异常检测提供了一个可行的解决方案。与固定… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:大语言模型通过实现类人文本生成和自然语言理解,推动了人工智能的发展。然而,它们对静态训练数据的依赖限制了其响应动态、实时…的能力 ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:科学综述不仅需要总结大量文献,还需将其组织成清晰连贯的概念结构。然而,现有的自动综述生成方法通常侧重于线性文本生成,难以明确… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:尽管基于大语言模型的多智能体系统在复杂推理方面显示出巨大潜力,但如何有效组织多个智能体仍是一个开放性问题。本文介绍OrgAgent,一个公司式分层多智能体框架,将协…分离 ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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31. 基于多模态大语言模型的长视频理解:查询条件化证据关键帧采样
摘要:多模态大语言模型在视频问答任务上表现出强大性能,但其在长视频上的应用受限于有限的上下文长度和计算成本,这使得关键帧采样至关重要。现有方法通常依赖于… ▽ 更多内容 | 提交于2026年4月1日
32. EagleNet:面向文本-视频检索的细粒度关系学习网络
摘要:得益于大规模视觉…的最新发展,文本-视频检索任务取得了显著进步… ▽ 更多内容 | 提交于2026年4月1日
33. 基于概率偏好基的不确定性感知变分奖励分解用于大语言模型个性化
摘要:奖励分解通过将奖励分解为共享基函数和用户特定权重来实现大语言模型的个性化。然而,现有方法仅从稀缺数据中孤立地估计用户权重,并将其视为确定性点,导致结果不准确且不可靠… △ 更多 | 提交于 2026年4月1日
34. 正如人类需要疫苗,模型亦然:通过模型免疫对抗虚假信息
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38. 先理解后审计:用于无监督大语言模型评估的代码理解与审计
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39. 审计多模态生成式搜索的可靠性
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40. OTPrune:通过最优传输实现分布对齐的视觉令牌剪枝
摘要:多模态大语言模型在视觉语言推理方面表现出色,但由于冗余的视觉令牌导致推理成本高昂。近期工作探索了视觉令牌剪枝以加速推理,然而现有的剪枝方法… △ 更多 | 提交于 2026年4月1日
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摘要:我们发布GPT-NL公共语料库,这是最大的宽松许可的荷兰语资源语料库。该语料库包含21个纯荷兰语集合,总计360亿个经过预处理的荷兰语令牌,这些令牌未出现在任何其他大语言模型预训练语料库中。此外,该语料库还包含约2070亿英语、2320亿代码以及480亿德语/丹麦语令牌,取自… △ 更多 | 提交于 2026年4月1日
43. 探究自主智能体在真实项目中的贡献:活动模式与代码随时间的变化
摘要:用于代码的大型语言模型的兴起重塑了软件开发。能够创建分支、开启拉取请求和执行代码审查的自主编码智能体现在正积极地为现实世界项目做出贡献。它们日益增长的作用提供了一个独特而及时的机遇… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:几何问题求解(GPS)仍然是提升大语言模型数学推理能力的核心… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
46. PixelPrune:通过预测编码实现像素级自适应视觉令牌缩减
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47. 无需真实基准检测调用图不健全性
摘要:…和配置以单调方式组合,并在不同工具间产生语义上可比较的结果。在这项工作中,我们表明这一假设从根本上是有缺陷的。我们对四个广泛使用的Java静态分析框架(Soot、SootUp、WALA和Doop)内部及跨框架的语义一致性进行了大规模实证研究。使用精度偏序关系… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
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摘要:检索增强生成(RAG)系统在生成式应用中广受欢迎,为语言… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
49. 一种用于单目腹腔镜视频免训练智能体推理的4D表示方法
摘要:…是人工智能(AI)在软组织手术中的一项基本能力,为智能辅助系统和自主机器人铺平了道路。虽然2D视觉语言… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日
50. 策略改进强化学习
摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已成为提升大型语言模型推理能力的核心后训练范式… ▽ 更多 | 提交于2026年4月1日

1. 模型免费、推理翻倍:Gemini 3 Flash 深夜炸场,发放智能体时代的「入场券」
AI 竞技场清场了!
2. 告别知识库时代,印象笔记如何打造你的「第二大脑」?
你下一个「一见钟情」的对象,又何必是人?
3. 车企集体「摸着理想过河」,结果都在2025年掉进了河里
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小米公布短剧内容进展:拥有 S 级短剧 1000 部,人均短剧消费时长 70 分钟;
京东在全国范围上线「自提」功能,12 月 18 日联合餐饮大牌请客;
Meta AI 眼镜重磅升级:新增「对话聚焦」和 Spotify 视觉配乐功能
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在混元 2.0 发布两周后,腾讯大模型研发体系完成了一次关键的「系统升级」。
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OpenAI 昨日(12 月 16 日)发布博文,推出「全新旗舰 ChatGPT 图像生成模型」GPT Image 1.5;华为终端有限公司发生工商变更,由余承东接任公司董事长;华为终端有限公司发生工商变更,由余承东接任公司董事长。
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国家出手管控卖车标价与交付时间!比亚迪、北汽率先响应;马斯克 xAI 与萨尔瓦多政府达成合作;特斯拉 Model S 被发现搭载激光雷达测试

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21. Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF
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13. 如何测试通用人工智能:AGI已成为一个炒作术语,传统的图灵测试无法可靠地检测它。我们该如何评估某人已构建出通用人工智能的说法?这里有一个更好的测试。
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14. 如何掌握新技能并精进旧技能:在这个假期,通过学习课程、构建项目以及(或许)阅读论文,送给自己一份礼物。
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15. 大型语言模型是通用的——但并非_如此_通用:当前人工智能的进展是零散且艰巨的。不可预见的突破可能推动未来的进步,但改进的趋势是渐进的。
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Gradient Labs运用GPT-4.1、GPT-5.4 mini及nano模型驱动AI智能体,以低延迟和高可靠性实现银行支持工作流程的自动化。
4. 加速人工智能下一阶段发展
OpenAI筹集1220亿美元新资金,旨在全球范围内扩展前沿人工智能,投资下一代计算能力,并满足市场对ChatGPT、Codex及企业级AI日益增长的需求。
5. 助力亚洲灾害响应团队将人工智能转化为实际行动
亚洲灾害响应中的人工智能:OpenAI与盖茨基金会联合研讨会
6. STADLER 在一家拥有230年历史的公司重塑知识型工作
了解 STADLER 如何运用 ChatGPT 变革知识型工作,为 650 名员工节省时间并提升工作效率。
7. 深入解读我们的模型规范制定方法
了解OpenAI的模型规范如何作为模型行为的公共框架,在AI系统发展的过程中,平衡安全性、用户自由度和问责制。
8. 推出OpenAI安全漏洞赏金计划
OpenAI启动安全漏洞赏金计划,旨在识别AI滥用和安全风险,包括智能体漏洞、提示注入和数据窃取。
9. 助力开发者为青少年构建更安全的AI体验
OpenAI发布基于提示的青少年安全策略,供使用gpt-oss-safeguard的开发者参考,以帮助管控AI系统中针对特定年龄的风险。
10. 为ChatGPT中的产品发现提供动力
ChatGPT引入了由智能商务协议驱动的更丰富、更具视觉沉浸感的购物体验,支持产品发现、并排比较和商家集成。
11. OpenAI基金会最新动态
OpenAI基金会宣布计划投资至少10亿美元,用于疾病治疗、经济机会、人工智能韧性以及社区项目。
12. 安全使用Sora进行创作
为应对先进视频模型及新型社交创作平台带来的全新安全挑战,我们将安全作为基石,构建了Sora 2和Sora应用。我们的方法立足于具体的保护措施。
13. 我们如何监控内部编码智能体的错位问题
OpenAI如何运用思维链监控来研究内部编码智能体的错位问题——通过分析实际部署以检测风险并加强AI安全防护措施。
14. OpenAI将收购Astral
加速Codex发展,为下一代Python开发者工具提供动力
15. OpenAI日本宣布推出《日本青少年安全蓝图》,将青少年安全置于首位
OpenAI日本宣布推出《日本青少年安全蓝图》,为使用生成式人工智能的青少年引入更严格的年龄保护、家长控制及健康安全防护措施。
16. 为员工提供薪酬洞察
新研究显示,美国人每天向ChatGPT发送近300万条关于薪酬和收入的咨询信息,这有助于缩小工资信息差。
17. 介绍 GPT-5.4 mini 与 nano
GPT-5.4 mini 和 nano 是 GPT-5.4 的更小、更快版本,专为编码、工具使用、多模态推理以及高负载 API 和子代理工作流而优化。
18. 为何Codex Security不包含SAST报告
深入探讨Codex Security为何不依赖传统SAST,而是采用AI驱动的约束推理与验证,以更少的误报发现真正的漏洞。
19. 乐天利用Codex将问题修复速度提升一倍
乐天使用OpenAI的编码代理Codex,以更快、更安全的方式交付软件,将平均修复时间减少50%,自动化CI/CD审查,并在数周内完成全栈构建。
20. 设计能够抵御提示注入攻击的AI智能体
ChatGPT如何通过限制高风险操作和保护智能体工作流中的敏感数据,来防御提示注入攻击和社会工程学攻击。

1. 人工智能赋能核能:驱动智能、韧性的未来
为打破基础设施瓶颈,推动行业从宏伟蓝图迈向实际交付,微软宣布与英伟达合作推出"人工智能赋能核能"计划,提供端到端工具,以简化审批流程、加速设计并优化全行业运营。- 发布时间:3月25日
2. 微软在英伟达GTC大会:为微软代工服务、Azure AI基础设施与物理AI推出新解决方案
微软将加速计算与云规模工程相结合,为客户带来先进的人工智能能力。多年来,我们一直与英伟达合作,整合硬件、软件和基础设施,为当今许多最重要的人工智能突破提供动力。- 发布时间:3月16日
3. 以云和智能体AI推动受监管行业的现代化
探索云现代化和智能体AI如何加速医疗保健、金融服务和制造业的迁移进程。- 发布时间:3月11日
4. 在 Microsoft Foundry 上推出 Fireworks AI:将高性能、低延迟的开源模型推理引入 Azure
通过 Fireworks AI,我们正在扩展 Microsoft Foundry 平台,为 Azure 上的尖端开源模型提供高性能推理能力。- 发布时间:3月11日
5. 解读您关于智能体AI的顶级疑问:《变革》播客
今天我们推出了一档名为“变革”的新播客,它正是为此而生。- 发布时间:3月9日
6. 设计背后的数据:Pantone如何借助AI就绪数据库构建智能体AI
了解一款以最小可行产品形式推出的AI驱动体验,旨在收集真实用户反馈并快速迭代。- 发布时间:2月12日
7. 高温超导体能否改变数据中心的电力基础设施?
随着对人工智能和数据密集型计算的需求不断增长,高效可靠的电力输送变得至关重要。- 发布时间:2月10日
8. 微软战略性AI数据中心规划助力NVIDIA Rubin平台实现无缝大规模部署
CES 2026展会见证了NVIDIA Rubin平台的到来,以及Azure已做好部署准备的成熟能力。- 发布时间:1月5日
9. 微软致力于支持美国云基础设施需求的承诺
今天,我们分享在美国各地基础设施扩建的进展,这些扩建正支持着客户对云和人工智能服务需求的巨大增长。- 发布时间:12月9日
10. 开放创新的十年:庆祝微软与红帽合作十周年
微软与红帽长达十年的伙伴关系重新定义了开放创新的含义,为客户提供了跨云的灵活、安全且可扩展的解决方案。- 发布时间:12月2日
11. 发布Azure Copilot智能体与AI基础设施创新
了解微软Ignite 2025大会发布的Azure全新AI功能与产品,助力您的云基础设施现代化升级。- 发布时间:11月18日
12. 微软Ignite 2025上的Azure动态:全面解析智能云最新资讯
在本周举行的微软Ignite 2025大会上,Azure推出系列解决方案,通过专为技术拐点设计的创新成果,助您解答科技战略核心问题。- 发布时间:11月18日
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2. 通过负责任地披露量子漏洞来保障加密货币安全
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3. Vibe Coding XR:通过XR Blocks和Gemini加速AI+XR原型开发
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4. TurboQuant:以极致压缩重新定义人工智能效率
2026年3月24日
5. 绘制现代世界地图:S2Vec如何学习我们城市的语言
2026年3月24日
6. Google Research在The Check Up:从医疗保健创新到真实世界护理场景
2026年3月17日
7. 利用机器学习优化乳腺癌筛查工作流程
2026年3月17日
8. 在超导研究问题上测试大型语言模型
2026年3月16日
9. 利用人工智能驱动的山洪预报保护城市
2026年3月12日
10. 介绍 Groundsource:利用 Gemini 将新闻报道转化为数据
2026年3月12日
11. 在一项真实世界临床研究中探索对话式诊断人工智能的可行性
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12. WAXAL:一个用于非洲语言语音技术的大规模开放资源
2026年3月6日

1. 韩国芯片制造商FuriosaAI推出Renegade以挑战英伟达
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2. OpenAI如何押注一个强大的“大脑”而非多种工具
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3. 随着对Meta-Manus审查加深,中国支持合法科技交易
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4. ChatGPT现可直接访问Shutterstock图片与视频
2026-04-02 08:40:54
5. 报告显示:2026年第一季度印度初创企业融资额增长28%
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6. 职场软件初创公司Whatfix指出采用率低下的代价
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7. LG掌门人推动面向人工智能的软件能源解决方案
2026-04-02 06:52:06
8. 英伟达供应商旭创科技秘密递交香港IPO申请
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9. 阿里巴巴发布面向企业AI的Qwen3.6-Plus模型
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10. Roblox如何运用AI模型运营价值15亿美元的创作者经济
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11. LazMall GMV激增6倍,人工智能驱动实现300万美元
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1. 气候变化可能催生“快餐式”浮游植物
一项新研究表明,随着海洋温度升高,海洋浮游生物的构成可能从富含蛋白质转向以碳水化合物为主。
2. 看见声音
音乐技术与计算研究生项目的新生、25届硕士生马里亚诺·萨尔塞多正在设计一种人工智能,用以可视化和表达音乐及其他声音。
3. MIT研究人员利用人工智能揭示材料中的原子缺陷
一种新模型可以测量材料缺陷,这些缺陷可用于提升材料的机械强度、热传导效率和能量转换效率。
4. 可植入胰岛细胞或能无需注射胰岛素控制糖尿病
研究表明,这些细胞可在体内存活至少三个月,并产生足够的胰岛素来控制血糖水平。
5. 构建生命的基石
作为理学院院长博士后奖学金项目的一部分,计算生物学家谢尔盖·科捷利尼科夫正致力于开发蛋白质建模的新方法。
6. 托马斯·帕拉西奥斯被任命为士兵纳米技术研究所所长
这位纳米技术领域的领导者将指导这个由美国陆军资助的研究中心,推进用于国家安全的下一代材料、电子学和光子学的发展。
7. 将肌肉变为马达,为静态器官注入新生
麻省理工学院开发的新型生物混合系统是首个利用重新连接神经来激活瘫痪器官的活体植入物。
8. 以严谨、友善与关怀引领前行
“全心关怀”荣誉获得者萨拉·普雷斯科特表示:“如果我们在实验室之外不快乐或不健康,就无法成为高效的科学家。”

1. 性能与热忱:Fal在AI推理领域的实践之道
作者:Burkay Gur、Batuhan Taskaya与李珍妮
2. 如何安全地进行氛围编程
作者:Feross Aboukhadijeh与Joel de la Garza
3. 人工智能正在颠覆SaaS定价模式
作者:Scott Woody与Martin Casado
4. 人工智能的无名英雄:数据标注与专家评估
作者:Manu Sharma与Matt Bornstein
5. 人工智能、数据工程与现代数据技术栈
作者:Tristan Handy、李珍妮与Matt Bornstein
6. 在AI主导的网络中启用智能体与对抗机器人
作者:David Mytton与Joel de la Garza
7. 借助LLM与智能体为非结构化数据注入新生
作者:Anant Bhardwaj与Guido Appenzeller
8. 超越排行榜:LMArena让AI更可靠的使命
作者:安杰尼·米达、阿纳斯塔西奥斯·N·安杰洛普洛斯、伊昂·斯托伊卡、魏林·蒋
9. 谁在编写代码?人工智能与软件开发的未来
作者:Guido Appenzeller、Matt Bornstein、Yoko Li 和 Derrick Harris
10. MCP联合创始人谈LLM创新浪潮
作者:David Soria Parra 和 Yoko Li
11. 什么是AI智能体?
作者:Guido Appenzeller、Matt Bornstein、Yoko Li 和 Derrick Harris
12. 全栈编程中的AI智能体基准测试
作者:Martin Casado 和 Sujay Jayakar
13. 用MCP和AI智能体实现开发者邮件自动化
作者:Zeno Rocha 和 Yoko Li
14. 构建下一代对话式AI
作者:Ankit Kumar 和 Anjney Midha
15. 智能体体验:为AI时代构建开放网络
作者:Matt Biilmann 和 Martin Casado
16. DeepSeek、推理模型与LLM的未来
作者:Guido Appenzeller 和 Marco Mascorro
17. DeepSeek对网络安全的意义
作者:Brian Long、Dylan Ayrey、Ian Webster 和 Joel de la Garza
18. 智能体、律师与大语言模型
作者:Aatish Nayak 和 Kimberly Tan
19. 推理模型正在重塑专业服务行业
作者:亚历克斯·伊默曼、乔治·西武尔卡
20. 企业级大语言模型的数据管理
作者:乔治·弗雷泽、吉多·阿彭策勒、德里克·哈里斯
21. 从自然语言处理到大语言模型:可靠聊天机器人的探索之路
作者:艾伦·尼科尔、马丁·卡萨多
22. 年度最佳:构建人工智能公司
作者:安德烈亚斯·布拉特曼、本·菲尔什曼、迪恩·德比尔等13人
23. AI代理能否最终解决客户支持难题?
作者:杰西·张、金伯利·谭、德里克·哈里斯
24. 开发者工具演进史:从Docker到扩散模型
作者:本·菲尔什曼、马特·伯恩斯坦、德里克·哈里斯
25. 实现通用人工智能的最佳途径是创造它
作者:佩德罗·多明戈斯、马丁·卡萨多
26. 神经网络与诺贝尔奖:AI从实验室走向普及的40年征程
作者:安杰尼·米达、德里克·哈里斯
27. GPU资源如何助力初创企业保持敏捷
作者:安杰尼·米达、德里克·哈里斯
28. DisTrO与社区训练AI模型的探索
作者:鲍文·彭、杰弗里·奎斯内尔、安杰尼·米达
29. 垂直应用中AI专业能力与行业洞察的平衡之道
作者:Nikhil Buduma与Derrick Harris
30. 人工智能、SQL与大数据的终结
作者:Jordan Tigani、Jennifer Li与Derrick Harris
31. 从研究者到创始人的蜕变之路,以及开源模型的威力
作者:Robin Rombach、Andreas Blattman、Patrick Esser与Anjney Midha
32. 为何计算机科学正在吞并生物技术领域
作者:Vijay Pande与Derrick Harris
33. 生成式AI红队的民主化实践
作者:Ian Webster与Anjney Midha
34. 利用大语言模型增强事件响应能力
作者:Dean De Beer、Joel de la Garza与Derrick Harris
35. 应对数据洪流:AI规模化部署策略
作者:Robert Nishihara、Jennifer Li与Derrick Harris
36. 超越语言:揭秘万亿token级视频模型
作者:Anjney Midha与Jiaming Song
37. 生成式AI时代的开发者工具用户体验
作者:Alasdair Monk、Yoko Li与Derrick Harris
38. 构建AI应用的生产级工作流
作者:Tony Holdstock-Brown、Yoko Li与Derrick Harris
39. 图像模型的未来是多模态的
作者:Mohammad Norouzi、Jennifer Li 和 Derrick Harris
40. 开源模型(与Arthur Mensch对谈)与视频模型(与Stefano Ermon对谈)
作者:Anjney Midha、Arthur Mensch 和 Stefano Ermon
41. 开源模型与成熟度:生成式AI市场评估
作者:Guido Appenzeller、Matt Bornstein 和 Derrick Harris
42. 安全领域创始人畅谈生成式AI
作者:Dean De Beer、Kevin Tian、Travis McPeak 和 Derrick Harris
43. 如何思考网络安全基础模型
作者:Zane Lackey、Joel de la Garza 和 Derrick Harris
44. 用大语言模型保障软件供应链安全
作者:Feross Aboukhadijeh、Joel de la Garza 和 Derrick Harris
45. 向量数据库与RAG技术的力量
作者:Edo Liberty、Satish Talluri 和 Derrick Harris
46. 重塑AI用户界面
作者:Anjney Midha 和 Derrick Harris
47. 欢迎收听AI + a16z播客
a16z编辑部
48. 企业级大语言模型市场概览
作者:Naveen Rao、Matt Bornstein 和 Derrick Harris
49. 充分利用开源人工智能
作者:Jim Zemlin、Mitchell Baker、Percy Liang、Anjney Midha 和 Derrick Harris

1. 格莱美主席谈人工智能将如何改变音乐
美国录音学院CEO小哈维·梅森展望新型创作流程:AI给人类艺术家带来的挑战与赋予乐迷的权能
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初创公司Blackdot在纽约和奥斯汀安装了首台同类纹身设备。但顾客会买账吗?
5. 一项禁止州级AI法规的大胆计划如何破产——并分裂特朗普阵营
总统顾问团队的内部分歧为禁令反对者创造了突破口
6. 知名企业 第四季
收听华尔街日报访谈系列节目,直接聆听知名企业领袖的深度对话。
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