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13,956 条AI 相关新闻 · 最新在前
10月27日周一
  1. MiniMax Blog74

    MiniMax 开源并发布面向 Agent 与编码的 MiniMax M2

    MiniMax 开源并发布面向 Agent 和编码场景的模型 MiniMax M2,API 定价为每百万输入 tokens $0.30/¥2.1、输出 $1.20/¥8.4,为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%,推理速度接近其两倍,TPS 约 100。

    推荐理由:官方给出了 M2 的定价、推理速度、基准成绩与部署方式,读者可据此评估其在 Agent 工作流中的成本与性能权衡。

10月24日周五
10月23日周四
10月21日周二
  1. PromptArmor:Threat Intelligence69

    PromptArmor 演示通过恶意插件市场劫持 Claude Code 并外传用户文件

    PromptArmor 发布研究,展示恶意 Claude Code 插件如何绕过人工审批并将用户文件外传。攻击链为用户安装仿冒 Anthropic 的第三方 Marketplace 插件后,利用恶意 hook 覆写 settings.local. 权限或自动批准 curl 命令,再借插件 Command 中的间接提示词注入诱导 Claude 向攻击者服务器发送代码库数据。

    推荐理由:原文完整演示了恶意 Claude Code 插件绕过人工审批并外传文件的攻击链,读者可据此审视插件生态与权限防线。

10月14日周二
  1. Microsoft AI News61

    Microsoft AI 发布首个完全自研图像生成模型 MAI-Image 1,登上 LMArena 文生图前十

    Microsoft AI 于 2025 年 10 月 13 日宣布 MAI-Image 1,这是其首个完全在内部开发的图像生成模型,首日进入 LMArena 文生图模型前十。

    推荐理由:微软首次完全自研的图像生成模型,官方说明了训练重点、擅长场景和后续落地产品,可了解其定位与可用入口。

10月6日周一
  1. ElevenLabs Blog57

    ElevenLabs Agents 平台推出可视化编排功能 Agent Workflows

    ElevenLabs 的 Agents 平台推出 Agent Workflows,一个用于设计对话流的可视化编辑器,可将复杂场景路由给专门的 Subagents,并按需转接人工。每个 Subagent 拥有独立的系统提示词、工具和限定范围的知识库,可嵌入业务规则与受控凭证,并支持按步骤选择不同 LLM,以降低 token 用量和延迟、提升准确性。

10月4日周六
  1. Sam Altman Blog65

    Sam Altman 宣布 Sora 首次更新,将给版权方更多角色控制并试点收入分享

    Sam Altman 宣布 Sora 将进行两项调整:一是给版权方更细粒度的角色生成控制,类似肖像的 opt-in 模式,并特别提到用户与日本内容的深度连接;二是因用户视频生成量超出预期,计划很快开始与希望其角色被生成的版权方分享部分收入。他表示具体模式仍需试错,Sora 的迭代速度会很高,类似 ChatGPT 早期。

    推荐理由:原文给出版权方控制机制和视频生成收入分享两项具体调整方向,读者可以据此了解 Sora 的治理与商业模式走向。

10月1日周三
  1. Sam Altman Blog83

    OpenAI 发布 Sora 应用与 Sora 2 视频模型

    OpenAI 发布 Sora 应用,结合新视频模型 Sora 2,提供视频创作、分享和观看功能,并支持把用户和朋友放入视频的 cameo 特性。团队已部署深度伪造防范、有害内容防护和用户情绪定期检查等缓解措施,并提出优化长期用户满意度、让用户控制 feed、优先创作和帮助长期目标四项产品原则。

    推荐理由:原文来自当事方,给出了产品定位、cameo 功能和防沉迷设计原则,读者可据此判断其与常见短视频产品的差异。

9月29日周一
  1. Thinking Machines Lab Blog66

    Thinking Machines Lab 发表 LoRA Without Regret:LoRA 在多数后训练场景可追平全量微调

    Thinking Machines Lab 发布 John Schulman 署名的研究,发现在满足两个条件时 LoRA 的样本效率与最终性能与全量微调相当:一是应用于全部权重层尤其是 MLP/MoE 层,二是不受容量限制即数据集规模不超过 LoRA 参数容量。

    推荐理由:原文系统实验给出 LoRA 追平全量微调的两个条件和最优学习率为其 10 倍等可操作结论,可直接指导微调选型。

9月26日周五
  1. Thinking Machines Lab Blog44

    Thinking Machines Lab 提出模块化流形:用 Stiefel 流形约束权重的 Muon 优化器

    Thinking Machines Lab 提出将神经网络各层权重矩阵约束在子流形上的思路,并给出权重约束在 Stiefel 流形(单位条件数矩阵流形)上的 Muon 优化器版本。文章还提出"模块化流形"概念,即一种可组合流形,目标是让大规模网络的扩展与训练更简单,并梳理了该方向的未来研究空间。

9月25日周四
  1. Factory 研究 / 产品64

    Factory Droid 以 58.8% 登顶 Terminal-Bench,并详解智能体设计方法

    Factory 宣布其软件开发智能体 Droid 以 58.8% 的任务解决率在 Terminal-Bench 排行榜第一,Opus 4.1、GPT-5 和 Sonnet 4 三种单模型配置均显著领先其他单模型智能体,并超过 Codex CLI(42.8%)和 Claude Code(43.2%)。

    推荐理由:原文在成绩之外给出智能体设计的可复用做法,如分层提示词、模型专属适配和精简工具,能帮助改进自己的 Agent。

  2. Suno Blog57

    Suno 发布生成式音频工作站 Suno Studio

    Suno 宣布推出 Suno Studio,定位为生成式音频工作站,将 AI 生成融入音乐创作流程。它支持即时生成人声、鼓、合成器等无限 stem 变体,提供多轨时间线编辑、BPM、音量和音高控制,并可将 stem 导出为音频和 MIDI 文件回到任意 DAW。Suno Studio 已在桌面端面向 Premier 用户开放。

9月23日周二
  1. Sam Altman Blog46

    Sam Altman 提出"丰裕智能"愿景:每周造出 1 吉瓦 AI 基础设施

    Sam Altman 提出"丰裕智能"愿景,计划打造一座每周能产出 1 吉瓦新增 AI 基础设施的工厂,并称这一目标需要数年、依赖从芯片到电力、建筑、机器人等全栈创新。他举例称 10 吉瓦算力或可用于攻克癌症或为全球每个学生提供定制辅导,并透露未来数月将公布相关计划与合作方,今年晚些时候公布融资方式。

9月22日周一
  1. DeepSeek API updates65

    DeepSeek-V3.1-Terminus 发布,deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 均已升级

    DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均已升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus,分别对应其非思考模式和思考模式。此次更新保持模型原有能力,针对用户反馈改进了语言一致性,缓解中英文混杂和偶发异常字符问题,并优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。

    推荐理由:官方说明升级后的接口对应关系和两类具体改进,现有用户可据此判断是否切换或观察效果。

9月10日周三
  1. Thinking Machines Lab Blog77

    Thinking Machines Lab 解析 LLM 推理不确定性根源并发布批不变内核

    Thinking Machines Lab 发文指出,LLM 推理不确定性的主因不是并发与浮点加法,而是服务器负载变化导致批大小改变,使缺乏批不变性的内核产生不同数值结果。

    推荐理由:原文指出 LLM 推理不确定性的真正来源是批大小变化破坏了批不变性,并给出可实现确定性推理的内核方案与代码。

9月9日周二
9月5日周五
  1. Factory 研究 / 产品68

    Factory 讲解如何用 Linter 约束 Agent 代码生成

    Factory 发布实践文章,主张把架构、边界和规范编码为 lint 规则,让 LLM Agent 在代码生成循环中获得自动反馈并自我修正,将“lint green”作为完成标准。文章给出可检索性、代码组织、架构边界、安全、测试、可观测性等规则类别,介绍 lint 驱动的大规模迁移方法,并说明 AGENTS.md 负责“为什么”,linting 提供机器可执行的保证。

    推荐理由:文章给出把架构规范编码为 lint 规则的完整类别清单和落地流程,可直接迁移到自己团队的 Agent 开发工作流。

9月3日周三
9月2日周二
9月1日周一
  1. Berkeley AI Research44

    word2vec 究竟学到了什么?伯克利提出可定量预测的学习理论

    伯克利 AI 研究团队发表新论文,首次给出 word2vec 学习过程的定量预测理论:在现实实用条件下,其学习问题可归约为无权重最小二乘矩阵分解,梯度流动态有闭式解,最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。从小初始化训练时,word2vec 按离散步骤逐次学习正交线性子空间,每步提升嵌入矩阵的秩并降低损失,这些特征即 M* 的顶部特征向量,可由语料统计和超参数预先算出。

8月29日周五
8月25日周一
  1. Factory 研究 / 产品43

    Factory 如何解决智能体的上下文窗口瓶颈:超越 token 上限扩展 Agent 能力

    Factory 针对 LLM 约 100 万 token 上下文窗口与企业级 monorepo 数百万 token 需求之间的巨大缺口,构建了结构化仓库概览、语义搜索、定向文件操作及 Datadog、Slack、Notion 等企业上下文集成等多层脚手架。该架构将上下文视为稀缺资源进行精细分配,并指出朴素向量检索因缺乏结构编码、多跳推理失败和推理退化而难以胜任代码库导航。

8月21日周四
8月19日周二
8月5日周二
8月1日周五
7月30日周三
7月24日周四
7月23日周三
7月22日周二
7月21日周一
7月17日周四
  1. Mistral AI61

    Mistral AI 为 Le Chat 推出 Deep Research、语音、Projects 等多项新功能

    Mistral AI 为 Le Chat 推出一批新功能,包括 Deep Research 预览模式、基于 Voxtral 的语音模式、由 Magistral 驱动的多语言推理、Projects 项目整理功能,以及与 Black Forest Labs 合作的高级图像编辑。

    推荐理由:Mistral 官方一次性列出五项新功能及其支撑模型,读者可以对照了解 Le Chat 在研究和多模态方向的能力变化。