来源：新智元近期发布的Llama 3.1模型，让AI社区着实为之兴奋。但是仔细一想就能发现——405B的参数规模，基本是没法让个人开发者在本地运行了。有一位勇敢的推特网友亲测，用一张英伟达4090运行Llama 3.1。结果可想而知，等了30分钟模型才开始回应，缓缓吐出一个「The」。最后结果是，Llama给出完整回应，整整用了20个小时。根据Artificial Analysis的估算，你需要部

来源：量子位华为DeepSeek联手，全套国产——国产大模型云服务平台SiliconCloud（硅基流动），首发上线了基于华为云昇腾云服务的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。　Web端/手机端均可用，价格非常便宜，春节期间还打折，目前使用成本如下：DeepSeek-V3：输入只需1块钱/M tokens，输出2块钱/M tokensDeepSeek-R1：输入4块钱/M tokens

在最近的一次采访中，Josh Woodward介绍了谷歌在AI领域的「想象力乐园」背后的故事，包括从NotebookLM，到Mariner（计算机使用智能体），再到Veo（视频模型）的各种项目。谷歌也是那个时间段发布了Gemini 2.5，但它受到的关注却比不上OpenAI。从Google的这次变动中，似乎能推导出一个结论，目前AI模型已经达到了一定的能力水平，下一步需要产品形态的创新了。可以看到

画面中，AI生成的威尔·史密斯正吃着意大利面，但动作非常僵硬，咀嚼过程不自然，甚至还有面条穿过嘴巴的诡异现象，总之非常诡异又让人上头。但如果你只需要模仿一个本来就只有480p的监控摄像头画面，甚至画面里还有抖动、拖影、压缩马赛克，这些瑕疵反而掩盖了AI效果的缺陷。想不到哇想不到，AI视频生成从诡异画风到以假乱真，从3s一闪而过到10s也手拿把掐，也就才过了2年时间——，现在顶尖水平的AI，国外Ve

其团队开发的LightRAG、RAG-Anything、DeepCode、AutoAgent、AI-Researcher、AI-Trader、MiniRAG、VideoRAG等开源项目累计获得超过70,000 GitHub星标，50次登上GitHub Trending（趋势榜）。郭子睿（2000年生），香港大学博士学生，专注于RAG与智能体技术研究。DeepCode采用系统化的三阶段框架，将复杂的

最后，谢赛宁引用了一项亚马逊博士后Gabriele Berton的民意调查，有45.4%的人认为植入隐藏提示，可以被接受。他认为，真正的症结在于现行制度存在漏洞，与伪造数据等传统学术不端不同，这是AI时代催生的新问题，需要更深入的伦理讨论。而如今，网友joserffrey爆出大瓜，「NYU助理教授、AI大神谢赛宁带队的论文，也卷入了这场AI作弊的风暴」。论文中的学生作者，是日本的短期访问学者，对于

2022年加入DeepSeek，并参与了DeepSeek-Coder、DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等几乎所有重要项目的研发。凭借Claude的强大性能，结合Thinking Claude思维模式的加持，再配上强大的Artifacts功能，称它为「完全体o1」也绝不为过。就像把模型锁在笼子里，人类可以从外面研究它，而不让它

他在2019年7月加入特斯拉，从事机器学习研究——时间上看，正是在特斯拉自动驾驶日之后，当时，马斯克画了个大饼：要在2020年部署100万辆Robotaxi（doge）。此前，华尔街研报曾指出，特斯拉Robotaxi的纯视觉方案，对比Waymo会更加便宜，具体地说，Waymo的整车成本是特斯拉Robotaxi的七倍。根据《埃隆·马斯克传》的说法，当时，段鹏飞“连轴转了几个月，没有休息一天，实在太累

2007年毕业于蚌埠二中，考入中国科学技术大学信息安全专业，2016年获得中国科学技术大学与微软亚洲研究院的联合培养博士学位。2024年底，蔚来智能驾驶研发部门进行架构调整，新设技术委员会，任少卿直接管理该团队并领导大模型部，其职权范围进一步扩大。2020年，他正式加入蔚来汽车。主导推动了“群体智能”这一数据驱动范式，利用大规模车队产生的真实数据持续优化算法。讲席教授(Chair Professo

他最近的研究重点是生成式AI与基础模型，涵盖了从数据策管、预训练、有监督微调、指令微调、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、模型推理，到构建防御「越狱」和「提示词注入」攻击的安全护栏等全链条技术。此外，他也对统计机器学习、优化、机器学习系统的隐私与安全、强化学习、机器学习的经济学视角，及其在自然语言处理、代码生成、计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域的应用有广泛兴趣。Arena-Hard-Auto：