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AI领域资深专家
近日,为了加速多元素催化剂的发现与优化,美国麻省理工学院团队开发了一个多模态机器人平台——CRESt(Copilot for Real-world Experimental Scientists)。该平台能够结合自动化设备、大规模模型和实验室监测,在实验设计中融入人类经验、文献知识和显微结构信息,从而加速多元素催化剂的发现和优化加速发展。该团队以电化学甲酸氧化为例,在 3 个月的时间内对 900
IT之家 9 月 27 日消息,苹果正在研发一款名为 Manzano 的新图像模型,旨在同时具备图像理解与图像生成两大能力。不过目前 Manzano 尚未正式发布,也没有演示 Demo,只有一篇作者绝大多数都是华人的预印本论文(包括已经跳槽到 Meta 的庞若鸣),还展示了部分低分辨率图像样例,涵盖较复杂的提示场景。苹果表示,这一双重功能长期以来是技术难点,使得大多数开源模型在综合表现上落后于
iOS 26 上线后,用户立马分成了两派。有人认为新系统层次感做得漂亮,视觉体验确实有所提升;也有人频频吐槽 bug 太多,电池续航直线下降。伴随着争议声,苹果几天前推送了 iOS 26.1 开发者测试版,重点优化了液态效果和 UI 细节。但要说不说,比起这些「面子」,苹果在「里子」埋下的彩蛋或许更值得关注。图 | 9to5Mac据 9to5Mac 报道,iOS 26.1、iPadOS 26.1
当AI开始设计电路原理图,电路工程师的价值正被重新定义。上周,一个做算法的朋友给我演示了用大模型生成电路原理图的过程。那个瞬间,我仿佛看到了未来的轮廓——当AI开始理解硬件设计,我们这些靠经验在竞争中胜出的工程师,出路在哪里?这种焦虑在我参与一个智能台灯项目时达到了顶峰。团队花了三天时间完成的初版设计,在评审时被指出成本超标30%。更无奈的是,这个成本问题原本是可以避免的——某个电容选型时,最新
刚刚,OpenAI前CTO Mira Murati创办的Thinking Machines Lab再次发布成果!这是他们继《克服LLM推理中的不确定性》(Defeating Nondeterminism in LLM Inference)之后,第二篇研究文章——《模块流形》(Modular Manifolds)。博客地址:https://thinkingmachines.ai/blog/modu
这年头出门逛展,中国厂商真的是把排面拉爆了。比如火热进行中的东京电玩展(TGS),现场是这样的:这样的:以及这样的:还不单单是网易、腾讯、叠纸、鹰角等知名游戏厂商摆开大展台吸引无数玩家驻足,量子位现场逛了一圈,发现AI厂商们,也已悄然在海外秀出肌肉。谁说全球亚洲最大游戏展,不可以是个AI展呢(doge)。大模型,出海!一眼AI含量爆棚的,当属阿里展台——通义千问和通义万相两个开源界当红炸子鸡,妥
前段时间,欧洲创投圈出现过一波声势浩大的“学习996”热潮。这波热潮的成型过程、两方争论非常精彩、戏剧张力拉满,我就不展开论述了,有兴趣的朋友可以跳转《外国投资人,开始赞美996》。这里你需要知道的是,这并不是一场普通网友们的狂欢,而是大量明星创业者、顶级投资人基于方法论的认真讨论。比如欧洲估值最高的独角兽公司Revolut的创始人尼克·斯托伦斯基 (Nik Storonsky)、创投圈顶流播
感谢IT之家网友 HH_KK 的线索投递!IT之家 9 月 27 日消息,Meta 宣布推出 Vibes 短视频平台,该平台最大的特点就是其中所有内容都是 AI 生成的,目前已在北美、澳大利亚、新西兰、英国及部分欧洲市场上线。据介绍,与其让现有的短视频平台充斥 AI 生成内容,Meta 更倾向于为 AI 提供一项独立舞台,Vibe 平台因此而生,用户可以在相应平台应用中使用文字描述生成视频,并
IT之家 9 月 27 日消息,科技媒体 The Verge 今天(9 月 27 日)发布博文,报道称 Meta 公司首席技术官安德鲁・博斯沃思(Andrew Bosworth)于近期首次深入披露,公司已将研发人形机器人(内部代号“Metabot”)提升至与 AR 同等重要的战略高度,这意味着未来将投入数十亿美元。IT之家援引博文介绍,在首席执行官马克・扎克伯格(Mark Zuckerberg)
「我们现在就应该停止培训放射科医生了——再过五年,深度学习的表现就会比他们更强。」2016年,在多伦多大学一场关于机器学习的会议上,「AI之父」Geoffrey Hinton如此预言道。 Hinton在多伦多大学Rotman商学院有关「机器学习」会议上的发言随后,Frank Chen在X平台上转述了这一观点。Hinton第一任妻子Rosalind在1994年因患卵巢癌去世,这促使他长期关注「AI