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AI寒武纪

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152 条AI 相关新闻 · 最新在前
7月18日周六
  1. AI寒武纪 · 微信公众号44

    Kimi K3 的成功藏在 4 个月前杨植麟的 GTC 演讲里

    月之暗面 CEO 杨植麟 3 月 21 日在英伟达 GTC 大会演讲中,披露了 Kimi K2.5 背后的三大扩展方向:可替换 Adam 的开源优化器 Muon Clip、线性注意力架构 Kimi Linear,以及智能体蜂群训练范式。K2.5 在英伟达 H800 集群上完成超 15 万亿 token 训练,是首个原生实现视觉与文本联合训练的开源模型。

7月17日周五
  1. AI寒武纪 · 微信公众号83

    Kimi K3 正式发布:前端能力超越 Fable 5 的开源模型

    Kimi K3 正式发布,上下文窗口 1M、总参数 2.8T,官方在基准测试中于 14 项里的 11 项击败 GPT-5.6 Sol,全部 14 项击败 Opus 4.8,并在 Frontend Code Arena 以 1679 分位列第一,超越 Claude Fable 5。

    推荐理由:官方跑分与第三方评测同时给出对比数据,读者可据此判断 K3 在前端能力和成本上相对同级模型的位置。

7月16日周四
  1. AI寒武纪 · 微信公众号77

    Kimi K3 发布,2.8万亿参数,综合智能排名第三

    Kimi K3 发布并已在网页端上线,参数量达2.8万亿,是目前公开的开源模型中规模最大的一个。它基于Kimi Delta Attention(KDA)混合线性注意力机制,并引入Attention Residuals结构,原生支持视觉理解,上下文窗口达100万token。

    推荐理由:原文列出Kimi K3的参数规模、KDA与AttnRes架构改动及多项榜单跑分,可据此判断当前开源模型的能力位置。

  2. AI寒武纪 · 微信公众号48

    Claude Code 之父 Boris Cherny:自动化正变得前所未有的重要

    Claude Code 创造者 Boris Cherny 发长文称,自动化正从工程师的加分项变成团队能否用好 AI 智能体的分水岭。他认为自动化能让智能体大军整体提速、把重复问题变成 lint 规则或 CI 步骤永久解决,并让新人及产品经理、设计师也能参与代码库。他建议每个团队动手写 CLAUDE.md、REVIEW.md 和技能文件,把领域知识转化为基础设施。

7月9日周四
7月8日周三
7月7日周二
7月6日周一
  1. AI寒武纪 · 微信公众号34

    德适科技发布 iMedLoop:打通医疗影像 AI 数据标注到临床全链路

    德适科技推出医疗影像数据合规协同平台 iMedLoop,由基座大模型 iMedImage、标注工具 iMedStudio 和训练发布出口 iMedMaaS 三部分组成,将专病模型所需标注数据量降至原来的 1/200,开发周期压缩至 1/12,资金与算力投入降 90%。平台已积累 2895 万条影像数据、100 余款 AI 模型,超 3000 名标注人员入驻。

7月4日周六
7月3日周五
7月2日周四
  1. AI寒武纪 · 微信公众号43

    Palantir CEO Alex Karp 炮轰 OpenAI 和 Anthropic:按 token 收费是"财富税"

    Palantir CEO Alex Karp 在电视采访中抨击 OpenAI 和 Anthropic 的商业模式,称企业客户花钱买的 token 并未创造匹配价值,反而把工作流程、客户数据等核心机密喂给模型,最终被卖给竞争对手。他认为按 token 计费本身说明产品无法大规模稳定创造价值,真正值钱的技术应直接谈利润分成而非收算力费。

7月1日周三
  1. AI寒武纪 · 微信公众号80

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5 与科研工作台 Claude Science

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5,Agent 能力接近 Opus 4.8,即日起在免费版、Pro、Max、Team 和 Enterprise 套餐开放,API 代号 claude-sonnet-5,上线初期输入每百万 token 2 美元、输出 10 美元,优惠持续到 8 月 31 日。

    推荐理由:Sonnet 5 把此前多在 Opus 系列出现的 Agent 能力下放到更低价位,读者可据此权衡模型选型与成本。

6月30日周二
6月29日周一
6月28日周日
6月27日周六
  1. AI寒武纪 · 微信公众号58

    DeepSeek 开源推理加速方法 DSpark,V4 生产环境最高提速 85%

    DeepSeek 开源推理优化方法 DSpark,并配套发布论文、草稿模型以及训练框架 DeepSpec。在 DeepSeek V4 生产环境中,V4 Flash 和 V4 Pro 的用户生成速度提升最高达 85%,吞吐量和延迟提高约 50%。DeepSpec 支持 DSpark、DFlash 和 Eagle3 三种算法,模型权重与代码库均已在 GitHub 开放。

6月26日周五
  1. AI寒武纪 · 微信公众号22

    无影云电脑:Cursor 之外,AI 需要一张「第二桌面」

    无影云电脑提出为 AI 工具准备一张云端「第二桌面」,让 Cursor 等 AI 编程工具和 OpenClaw 这类 AI Agent 在云上 7×24 运行,不再与用户本机抢内存、CPU 和屏幕。该云电脑支持算力弹性伸缩、镜像标准化交付、分钟级批量开出上百台一致环境,并可通过快照回滚实现秒级恢复,笔记本、平板、手机等设备均可实时查看 AI 操作画面。

6月25日周四
  1. AI寒武纪 · 微信公众号62

    DeepSeek宣布大规模扩张,所有部门规模至少扩大一倍

    DeepSeek发布官方招聘海报,宣布将所有部门规模至少扩大一倍,岗位覆盖超算集群研发、高性能算子与编译器、大规模训练/推理框架、数据策略产品经理、Agent Harness 与 Agent Infra、Frontier 研究员等方向,工作地点为北京和杭州。文章称此次扩张与DeepSeek近期完成首轮外部融资、募资总额超过500亿元有关,并提到新增 AGI 核心业务管培生、所有岗位均接受实习。

  2. AI寒武纪 · 微信公众号67

    IBM 推出全球首款 0.7 纳米芯片,单芯片集成近 1000 亿晶体管

    IBM 宣布推出全球首款亚1纳米节点芯片,采用 0.7 纳米(即 7 埃)制程,单芯片集成晶体管数量接近 1000 亿。相较其 2021 年发布的 2 纳米芯片,新芯片可实现最高 50% 的性能提升或 70% 的能效提升,晶体管密度约为两倍。其纳米叠层(Nanostack)三维架构在 VLSI 2026 上展示了 SRAM 40% 的面积缩减,IBM 预计该技术最早将在未来五年内进入量产阶段。

6月24日周三
  1. AI寒武纪 · 微信公众号81

    OpenAI与博通联合发布自研AI推理芯片Jalapeño,计划2026年底开始吉瓦级部署

    OpenAI与博通联合发布自研AI推理芯片Jalapeño,这是OpenAI第一颗自研智能处理器,从最初设计到制造流片用时九个月。工程样品已在实验室以量产目标频率和功耗稳定运行ML工作负载,其中包括GPT-5.3-Codex-Spark,早期测试显示其每瓦性能将大幅优于当前最先进水平。Jalapeño计划于2026年底开始初步部署,并与微软等合作伙伴共同推进吉瓦级数据中心。

    推荐理由:原文交代了OpenAI自研推理芯片的架构取向、合作分工与部署节奏,读者可据此理解其全栈基础设施布局。

  2. AI寒武纪 · 微信公众号78

    Nathan Lambert:GLM-5.2 是开源 Agent 重大突破,连锁反应将渗透进更广泛的经济体

    AI 研究者 Nathan Lambert 撰文认为,GLM-5.2 是首个在编程框架中作为通用智能体使用时手感极佳的开放权重模型,官方于 6 月 16 日以 MIT 协议开放权重。

    推荐理由:Nathan Lambert 结合实测与多个基准讨论 GLM-5.2 在编程智能体中的表现,读者可据此观察开源与闭源模型的能力时差。

6月23日周二
6月22日周一
  1. AI寒武纪 · 微信公众号48

    实测千问电脑端语音输入:不碰键盘完成策划案、演讲稿和10页PPT

    作者用千问电脑端语音输入法完成了一场"AI工具2026年中盘点"线上发布会的全部筹备,全程不碰键盘,4项任务总耗时约36分钟,传统方式预估需300分钟。语音指令可直接生成策划方案、1000字演讲稿和10页PPT,其中PPT生成从2小时降至几十秒,但首版页数不足需补指令,且测试中遇到过一次文案被删除的bug。千问语音输入及内置AI工具完全免费,支持Windows和Mac。

6月21日周日
6月20日周六
6月19日周五
6月18日周四
6月17日周三
  1. AI寒武纪 · 微信公众号80

    智谱发布 GLM-5.2:753B 参数、1M token 上下文并完全开源

    智谱发布 GLM-5.2,以 MIT 协议完全开源,参数 753B,支持 1M token 上下文窗口,主打长程任务能力。文中称在相近 token 消耗下其能力介于 Opus 4.7 与 Opus 4.8 之间;FrontierSWE 得分 74.4,落后 Opus 4.8 约 1%,超过 GPT-5.5 的 72.6。

    推荐理由:文中给出 GLM-5.2 在长程编程基准上与 Opus 4.8 的分数对比,可看到开源模型在长任务上的位置。

6月16日周二