中国的大数据产业，正站在历史的交汇点，迎接一个前所未有的数字化浪潮。技术壁垒、平台化困境与资本运作的挑战，仿佛一座座险峰，既考验着每个企业的耐力与智慧，也映照出这一行业无尽的潜力与未来。唯有突破核心技术的桎梏，打破平台割据的藩篱，才能迎来真正的飞跃。

知名AI研究专家François Chollet是Keras框架（能在主流深度神经网络架构上执行的高端神经网络API）创办者，撰写《Deep Learning With ...

上周，中国公司 DeepSeek 发布了一款名为 R1 的大型语言模型，震惊了美国科技行业。R1 不仅能与本土竞争对手相媲美，而且成本仅为其一小部分，而且免费提供。美国股市因此损失了 1 ...

西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 中科院院士鄂维南、字节AI实验室总监李航领衔，推出高级论文搜索Agent。 名为PaSa，两个Agent分别执行多轮搜索和判断论文是否满足查询要求的任务，模仿人类复杂学术搜索行为。

为推进联邦学习模型的研发与部署，业界开发了多种开源及商业框架工具。这些基础库为联邦学习的技术实践提供了核心支持，包括模型训练、数据安全保护、通信协议以及结果聚合等关键功能。随着可用工具的持续增加，选择适配具体应用场景的框架对实现最优模型性能具有决定性影响。

2024年的诺贝尔奖将人工智能(AI)推到了科学舞台的中央。这不仅是对几位杰出科学家的认可，也是对AI在科学进步中作用的肯定。这些奖项的颁发，标志着AI在科学研究中的重要地位得到了认可，预示着AI正在重塑我们的世界，尤其是在科学探索和创新的范式上掀起 ...

不仅仅是科技巨头在推出 AI 编程工具，一批新的初创公司也纷纷进入这一炙手可热的市场。新兴玩家如 Zencoder、Merly、Cosine、在成立几个月内估值已达到 7.5 亿美元的 Tessl 以及尽管尚未发布任何产品，估值已高达 30 亿美元的 ...

本文探讨了人工智能领域的最新模型进展，特别是o1-pro模型带来的突破。文章解释了新模型如何改变工程师与大语言模型交互的方式，提高了模型处理复杂任务的能力。同时介绍了业内专家对这些进展的看法，以及这些变化对AI技术发展的潜在影响。

o1 模型的推出将研究方向从预训练带向了推理层，尽管给大模型「打补丁」的方式取得了一定效果，但无限地通过扩展测试时间计算，就能实现通用人工智能吗？规模能扩展到什么程度？计算资源、时间成本问题如何解决？无限的知识和数据是否意味着大模型具有真实的泛化能力？

在短短 3 个月内，AI x memecoin 的市值已达到 134 亿美元，与一些成熟的 L1（如 AVAX 或 SUI）规模相当。 事实上，人工智能与区块链的关系由来已久，从早期 Bittensor 子网上的去中心化模型训练，到 Akash 和 io.net 等去中心化 GPU / 算力资源市场，再到当前 Solana 上的 AI x memecoins 和框架浪潮。每个阶段都表明，加密货币在 ...