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2. 研究资料库ArXiv将禁止完全由AI完成工作的作者一年
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8. 陪审团在埃隆·马斯克诉萨姆·奥尔特曼案中实际将裁决什么
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9. 埃隆·马斯克的SpaceXAI自合并以来人才持续流失
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10. OpenAI表示Codex即将登陆你的手机
卢卡斯·罗佩克
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12. 据报道,OpenAI正准备对苹果采取法律行动;这不会是第一个感到被背叛的合作伙伴
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13. Clawdmeter将你的Claude Code使用统计变成一个小型桌面仪表盘
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14. Cerebras融资55亿美元,随后股价飙升108%,成为2026年首个大型科技IPO
朱莉·博特
15. Wirestock融资2300万美元,为AI实验室提供创意多模态数据
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16. Khosla Ventures 向伊恩·克罗斯比投资1000万美元,其初创公司Bench曾遭遇失败
玛丽娜·特姆金
17. 思科裁员近 4000 人,将更多资金投入 AI,并报告“创纪录的季度营收”
Zack Whittaker
18. 仅剩两周:创业战场 200 强申请将于 5 月 27 日截止
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19. 谁来决定人工智能告诉你什么?坎贝尔·布朗,曾担任Meta新闻主管,有自己的想法
康妮·洛伊佐斯
20. Clio 的 5 亿美元里程碑恰逢 Anthropic 加码竞争
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1. 年薪132万美元,黄仁勋儿女管的却不是芯片
黄仁勋子女卡位英伟达新赛道,而非核心现金牛业务。
2. A股千亿新“股王”,副总“摊上事了”?
源杰科技遭“黑天鹅”突袭。
3. ChatGPT 能替你管钱了,你敢把银行账户交给它吗?
AI 聊天机器人从帮你写文案,到想帮你理财,中间隔着的不是技术,是信任。
4. Claude为什么早晨8:30催你睡觉?
Anthropic员工承认这是「角色习惯」,但没人能解释它为什么这样做。
5. 突发:OpenAI大规模重组,总裁Brockman夺权挂帅
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7. AI已经开始伪造地方媒体了
他用AI造了17个假新闻网站,记者全是编的,骗了4.4万人。
8. AI打工人的“第一笔工资”:16.88美元
乐观推算,月薪能有3000多。
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14. 吴恩达炮轰「AI就业末日论」:贩卖失业焦虑,其实就是一门生意
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15. Token单价已死,交付结果当立
用户只在乎工作结果,而非Token
16. Gemini 3.5 Pro全网首曝,编程追平GPT-5.5,谷歌终于狠起来了
【导读】Gemini 3.5代号「卡布奇诺」提前曝光,从3.2直接跳级命名!全新24小时Agent「Spark」能替你管邮件、跑任务,甚至不问你就下单花钱。
17. 被礼来反超后,诺和诺德牵手OpenAI
AI能加速下一代减重神药的研发吗?
18. 这个男人,用AI拿捏了1000万女性的深夜需求
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Codex「手机版」上线
20. Anthropic教会了模型懂道德,也打通了一条蒸馏你的新路
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21. 巨头的AI牌桌上,万兴科技再“跟注”
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22. 可灵凭什么单飞?营收仅快手1%,估值却1300亿
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23. 估值超越OpenAI,Anthropic被曝已敲定300亿美元融资条款
Anthropic投后估值飙升至约9000亿美元。
24. Codex和ChatGPT合体,补上24小时干活的最后一块拼图
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25. 怎样防止AI勒索人类?答案是别给它喂坏科幻
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26. 36氪「属于年轻浪潮的派对」WAVES2026丨今年盛夏
WAVES新浪潮2026,致力于打造出一场聚焦青年创始人和投资人的商业新势力派对。
27. 快手可能分拆可灵AI,资本市场为什么好像兴致不高?
问题到底出在哪里呢?我认为无非是两点。
28. 龙虾时代的“房东”大战,谁在闷声发大财?
2026“龙虾”大战分化已定,入口之争决定最终船票
29. 36氪联合PureblueAI清蓝发布「2026消费品牌AI推荐力名册」丨AI时代,品牌如何抢占「推荐力」新战场?
AI推荐力,品牌在AI时代全新的竞争力指标。
30. OpenAI世纪审判走到结案,我们梳理了最核心的几个问题
真正决定这场官司胜负的,不是奥特曼是不是“骗子”的叙事,而是马斯克能否跨过诉讼时效和证据门槛。

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17. 铠侠与戴尔在纤薄2RU服务器中塞入10PB存储
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58. 向HN提问:作为独立创业者如何通过SOC2 Type 2合规认证?
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20. 田渊栋AI创业估值315亿,老黄苏妈都投了,姚班施天麟也是合伙人
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2. Articraft:一种用于可扩展铰接式3D资产生成的智能体系统
摘要:学习理解铰接式3D物体的一个瓶颈是缺乏大规模且多样化的数据集。本文中,我们提出利用……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
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摘要:重建精确的临床时间线对于建模患者轨迹和预测脓毒症等复杂异质性疾病的预后至关重要。虽然非结构化的临床叙述提供了语义丰富且上下文完整的患者病程描述,但它们往往缺乏时间精度,并包含模糊的事件时序。……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
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8. 动态混合精度路由:实现高效的多步大语言模型交互
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9. 训练具有可预测失败模式的机器学习模型
摘要:估算机器学习模型在部署规模下的失败频率是部署前安全评估的核心,但可行的评估集很少……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
10. APWA:一种支持并行化智能体工作流的分布式架构
摘要:基于大型语言模型的自主多智能体系统在广泛的应用领域中展现了独立解决复杂任务的卓越能力。然而,这些系统在推理、协调和计算扩展方面遇到了关键瓶颈……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
11. 自然合成:利用大型推理模型超越反应式合成工具
摘要:……是出了名的困难。在本文中,我们同时解决了问题的两个方面。在算法方面,我们提出了一种神经符号方法用于反应式合成,该方法将大型推理……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:……性能取决于对数据移动、张量核心计算和同步的编排,而非暴露更多的线程级并行性。这造成了编程模型的张力:如果隐藏了过多的执行结构,编译器就必须追赶新的硬件机制;如果暴露了过多,编排的负担又落回到……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:大型……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:大型语言模型(LLM)在推理方面展现了卓越的能力。然而,通过推理时扩展来最大化其潜力,在采样预算与推理质量之间的权衡上面临挑战。当前的策略仍然效率低下,因为它们通常……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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17. 来自法官席的提示:大规模预训练不足以让LLM为普通含义分析做好准备
摘要:在美国司法体系中,一种广泛使用的法律解释方法涉及评估法律文本如何被语言的“普通”使用者所理解。近期的学术研究提出,法律从业者可以利用……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:指令微调对于使大型语言模型(LLM)适应下游任务至关重要,并且通常依赖于大规模、多样化的语料库。然而,被称为核心集的小型高质量子集可以产生相当或更优的结果……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:随着基础AI模型规模持续增大,一个重要的问题随之而来——大规模是否是唯一的前进道路?这篇涵盖约160篇论文的综述介绍了一系列小型……▽ 更多 | 提交于 2026年5月14日
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摘要:基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在开发具有思维链展开的大语言模型(LLM)方面取得了巨大成功,适用于数学和编程等许多任务。然而,RLVR在困难问题上样本效率低下,因为正确… 更多 | 提交于2026年5月14日
30. 当身份凌驾于激励之上:多智能体大语言模型系统中作为治理决策的表征选择
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31. 基于累积推理的大语言模型
摘要:近年来,大语言模型取得了显著进展,但其解决复杂问题的能力仍然有限。在这项工作中,我们引入了累积推理,这是一种结构化框架,通过模拟人类推理方式来增强大语言模型的问题解决能力……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
32. SIEVES:通过视觉证据评分实现选择性预测的泛化
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摘要:过早结论,即在获得足够信息之前就做出判断,是公认的诊断错误因素之一,但在大语言模型中尚未得到充分研究……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
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摘要:……在这项工作中,我们提出了一个可解释框架,用于检测和分析用户数字痕迹中与抑郁相关的状态转变。该方法结合了多个基于BERT的模型,从不同维度(如情感、情绪和抑郁严重程度)提取互补信号。这些信号随后随时间聚合,以构建用户……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
35. ScaLoRA:面向高效高秩微调的最优缩放低秩适配
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36. fMRI-LM:面向语言对齐的fMRI理解的通用基础模型
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摘要:大视觉语言模型在各种多模态任务中取得了显著性能,但仍存在幻觉问题,即生成与视觉输入不一致的内容。先前的工作DHCP(通过跨模态注意力检测幻觉)……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
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摘要:AI4Science领域的研究在包括聚合物设计在内的许多科学应用中显示出潜力。然而,当前的大语言模型在该问题空间中效果不佳,原因在于:(i)大多数模型缺乏聚合物特定知识,(ii)现有对齐……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
39. Evo-Depth:一种轻量级深度增强的视觉-语言-动作模型
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40. Octopus:面向多模态大语言模型持续学习的无历史梯度正交化方法
摘要:多模态大语言模型中的持续学习旨在顺序获取知识的同时缓解灾难性遗忘,然而现有方法存在固有局限性:基于架构的方法会带来额外计算开销且通常泛化……▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
41. 像保护操作系统一样保护AI智能体
摘要:基于大语言模型(LLM)的自主智能体正迅速成为一项通用技术,近期诸如OpenClaw等系统通过广泛的工具使用、第三方技能以及与用户环境的深度融合,进一步扩展了其能力。与此同时…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
42. 一种面向大语言模型训练后量化的硬件感知逐层方法
摘要:缩放外积(SOP)是一种用于大语言模型的训练后量化方法…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
43. 过程链:面向过程性问答的层次化视觉-语言推理
摘要:近期视觉-语言模型(VLM)的进展在标准图像-文本任务上取得了令人瞩目的成果,但其在视觉过程问答(VP-QA)方面的潜力仍未得到充分探索。VP-QA提出了独特的挑战,用户通过…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
44. SteerSeg:面向推理视频分割的注意力引导
摘要:视频推理分割需要根据自然语言表达在视频帧中定位对象,通常涉及空间推理和隐式指代。近期方法利用冻结的…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
45. MemLens:大型视觉-语言模型中多模态长期记忆的基准测试
摘要:记忆对于大型视觉-语言模型(LVLM)处理长时间、多模态交互至关重要,提供此能力的有两种方法方向:长上下文LVLM和记忆增强型智能体。然而,现有基准测试尚未对这两种方法进行系统性比较…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
46. 重新思考大语言模型1比特训练后量化的输出对齐
摘要:大型…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
47. 基础模型在乌克兰法律文本上的分词器效率与零样本性能:一项比较研究
摘要:基础模型对乌克兰法律文本进行分词时效率差异巨大,但该领域尚无系统性比较。我们对七个…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
48. 面向微服务深度根因定位的多智能体递归思维方法
摘要:…尽管已有深度学习方法被探索用于此任务,但它们通常存在可解释性有限、跨部署场景迁移性差的问题。近期,基于大语言模型(LLM)的方法被提出以解决这些问题。然而,现有的基于LLM的方法…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
49. 一种用于HS编码分类的确定性智能体工作流:具有可解释决策的多维规则推理
摘要:…同时涉及材料、形态、功能、基本特征、部分与整体的边界,以及具体列名与兜底税号。对大型模型的端到端提示…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日
50. IFPV:一种面向生成式作战规划与高保真计划验证的集成多智能体框架
摘要:…通过探路者、分析师和规划者智能体的协作,生成多平台战术行动序列。ACSE引入了一个配备定制世界模型的对手,该模型预测关键任务平台的未来演变,并对候选计划执行动态对抗行动。在非对称作战战术场景中的仿真实验…▽ 更多 | 提交于2026年5月14日

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1. 沙丘
情境感知Mac键盘,可自动化工作流程与会议
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2. The New Waydev
度量完整的AI软件开发生命周期。从令牌到生产环境。
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3. kaizen
根据您的跑步情况自适应调整的训练计划
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4. Claude Desktop Buddy
通过创客硬件将Claude带入物理世界
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5. TwelveLabs 的 Pegasus 1.5
将视频转化为基于时间的元数据的AI模型
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6. tasteit
通过美食结识朋友的美食社交网络
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7. Granter
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10. Fathom 3.0
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11. PangeAI
即时、智能体驱动的空间分析与决策
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12. Papayo.ai
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13. Makko AI
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17. GalaxyBrain
由本地文件驱动的信息操作系统
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18. Claro
Claro 运行着在您数据上操作的 AI 智能体
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19. DogBase v2 正式发布
专为专业K9团队打造的AI驱动平台
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20. QA Crow
为您积压的Bug派出一群乌鸦
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21. EchoTube
快速、私密的开源YouTube客户端
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22. 对讲系统
初创企业可享对讲系统九折优惠 + 免费使用 Fin AI 智能助手一年
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23. Zombie Delete
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25. Ona AI
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34. Lightfield
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35. Elytro Agent Wallet
专为AI智能体打造的自托管钱包
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36. Getpin
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37. Let's Barter
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38. Sirputis
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39. Tinkery
为成长型企业提供清晰的营收洞察
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40. getviktor.com
一个真正能完成工作的AI同事
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41. EyeOnBlue
来自太空的遥感与人工智能
🔼
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42. Wavelr
面向可再生能源投资的原生AI决策智能平台
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43. MaxHermes
MiniMax推出的全球首个云端沙盒Hermes智能体
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44. Sillage
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45. Mainteny
面向维护公司的人工智能操作系统
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46. Wispr Flow: Dictation That Works Everywhere
停止打字。开始说话。效率提升四倍。
🔼
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47. Embedist
开源的原生AI嵌入式开发环境
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48. Co-Tasker
预约本地专业人士,获取快捷实惠的帮助
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49. Lia
自主管理发票、提醒及还款计划
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50. intouch
为长者提供的每日AI电话对话,全天候服务
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51. 戴奥夫
管理案件、审核合同,并随时掌握法律动态
🔼
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52. Framer
以初创企业的速度,满足企业级需求来发布网站。
🔼
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53. Cubik.one
无需工具、模块化的3D立方体,用于在现实中构建万物
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54. 超级大脑
自托管、人工智能驱动的安卓第二大脑
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55. 警报栏
针对受感染计算机与失窃数据的暗网监控
🔼
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面向生物制造商的AI
🔼
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57. Mav9
是时候配置资本了
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58. INPUT SOFT
机场运营管理平台
🔼
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59. Vertai Technology
(此网站为即将上线占位页)
🔼
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60. GRANDMAMA
变革家庭护理,无处不在!
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61. nooxit
为采购后台提供AI工作者,节省90%成本
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62. Auxilius.ai
用智能体AI将合规要求转化为代码
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63. ElevenAgents by ElevenLabs
扩展对话规模,无需扩展团队
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64. OptionV
macOS菜单栏剪贴板管理器
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1. oven-sh / bun
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2. K-Dense-AI / scientific-agent-skills
一套即开即用的智能体技能集,适用于研究、科学、工程、分析、金融与写作。| 点赞:20,827 分支:2,304
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3. 作品 / 超能力
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4. Anil-matcha / 开放生成式人工智能
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5. supertone-inc / supertonic
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8. colbymchenry / codegraph
为Claude Code预索引的代码知识图谱——更少的令牌、更少的工具调用、100%本地化 | 点赞:2,070 分支:188
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2. microsoft/Fara-7B
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3. ScenemaAI/scenema-audio
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OpenAI 与马耳他合作,扩大人工智能的普及范围,提供 ChatGPT Plus 和培训,帮助公民掌握实用的人工智能技能并负责任地使用人工智能。
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了解销售团队如何利用 Codex,根据实际工作输入创建管道简报、会议准备资料、预测评审、客户计划以及停滞交易诊断。
3. 业务运营团队如何使用 Codex
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Sea Limited 的首席产品官阐释了为何公司要在各工程团队中部署 Codex,以加速亚洲地区 AI 原生软件开发。
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10. 我们对TanStack npm供应链攻击的回应
OpenAI详细说明了其对TanStack“Mini Shai-Hulud”供应链攻击的回应,概述了为保护系统和签名证书所采取的安全措施,并解释了为何macOS用户必须在2026年6月12日前更新OpenAI应用程序。了解事件经过、受影响范围以及OpenAI如何加强防御……
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团队使用Codex与GPT-5.5交付生产系统,并将研究构想转化为可运行的实验。
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2026年第一季度,ChatGPT的采用率激增,其中35岁以上用户增长最快,性别使用比例也更加均衡,这标志着人工智能正被更广泛的主流人群所接受。
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OpenAI 推出 DeployCo,这是一家全新的企业部署公司,旨在帮助组织将前沿人工智能投入生产,并将其转化为可衡量的商业影响。
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OpenAI如何通过沙箱机制、审批流程、网络策略及智能体原生遥测技术,安全运行Codex,以支持安全合规的编码智能体应用。

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2. Red Hat Summit 2026:基于 Microsoft Azure Red Hat OpenShift 的平台现代化与人工智能
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3. Microsoft Discovery:大规模推进智能体研发
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4. 云成本优化:依然至关重要的原则
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5. 云成本优化:如何最大化AI投资回报率、管理成本并释放真实业务价值
获取实用策略与最佳实践,助您规划、设计和管理AI投资,以实现可持续的价值与效率。- 发布时间:4月8日
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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
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9. 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
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10. 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
11. 设计背后的数据:Pantone如何借助AI就绪数据库构建智能体AI
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12. 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
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2026年4月21日
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2026年4月14日
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2026年4月13日
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8. OpenAI寻求更多资金以满足AI计算需求
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9. SK电信与国防部合作开发军事AI
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10. 系列报道·东南亚:谁在投资该地区的人工智能初创企业?
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12. OpenAI 借助Plaid为ChatGPT提供财务指导
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13. 巨额融资与天价资金
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14. 比特币矿企Iren通过票据销售筹集近30亿美元
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15. 深圳人工智能基础设施公司Adtek拟赴港IPO
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16. 韩美半导体计划设立美国子公司以推动AI芯片业务
2026-05-15 09:11:24
17. 据报道Anthropic以9000亿美元估值达成300亿美元融资协议
2026-05-15 08:42:53
18. 日本芯片制造商铠侠因AI利润强劲计划赴美IPO
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1. MIT实践课程连接学生与乌克兰城市领导者,共谋经济发展
麻省理工学院城市规划系课程的学生与乌克兰文尼察市的领导者合作,在战争背景下探索创新生态系统、基础设施及劳动力发展。
2. 中东战争如何影响全球能源体系
国际能源署执行主任表示,预计将出现能源中断和经济损失,并应着手构建更具韧性和可持续性的能源体系。
3. 从技术方案到系统变革:应对塑料垃圾问题
麻省理工学院大四学生阿科拉·达加杜通过PKG社会影响中心认识到社区参与式研究与创新的重要性。
4. 两位麻省理工学院学子入选2026年奈特-亨尼斯学者
这项享有盛誉的奖学金资助在斯坦福大学的研究生学习。
5. 打造“硬核”先进机器
在2.72/2.270(机械设计原理)课程中,“只要不违反物理定律,一切皆有可能;你只需弄清楚如何实现工程化。”
6. 强大的收缩技术或可催生利用光进行计算的设备
麻省理工学院研究人员制造出微小的三维光子器件,其结构小到足以引导可见光。
7. “我还没见过比这位教授更关心学生的老师”
研究选举、民主与政治行为的政治学家、副教授丹尼尔·伊达尔戈荣获“关爱承诺”荣誉。
8. 麻省理工学院化学家发现并分离出一种新型硼氧分子
二氧硼杂环丙烷的发现可能拓展硼基试剂的化学性质,为合成与材料科学中的氧化反应提供新工具。

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
2. 空客、阿斯麦、Mistral呼吁欧盟暂停AI法规
多位CEO表示,重叠复杂的监管正在破坏欧盟成为新兴AI领域领导者的能力
3. CEO们开始公开表态:AI将消灭工作岗位
福特CEO预言AI将取代"整整一半的白领工作者"
4. 认识这款用AI为你绘制下个纹身的机器人
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
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