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14,220 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月15日周五
  1. @kimmonismus61

    OpenAI 宣布 ChatGPT 移动端开始预览 Codex,用户可在手机上新开任务、查看输出、引导执行并批准下一步,Codex 仍在笔记本电脑、Mac mini 或 devbox 上持续运行。转发该消息的作者称自己很喜欢这一更新。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox. Video

  2. @Replit35

    发布它。衡量它。全在一个流程里。 @Mixpanel 已上线 Replit MCP。下周伦敦黑客松现场见 👇

    引用Mixpanel (@mixpanel)@mixpanel

    Mixpanel is live in the Replit MCP marketplace! Devs building on @Replit can pull product analytics into their agent workflows—no dashboard, no setup later, just data where you're building. See it in action at the London Hackathon on May 19. Register: events.mixpanel.com/hackatho…

  3. @OpenAIDevs63

    OpenAI 在 ChatGPT 移动应用内预览 Codex,用户可以从手机新建任务、查看输出、引导执行并批准下一步,Codex 仍继续在笔记本、Mac mini 或 devbox 上运行。手机端提供随手访问与完整 Codex 工作状态,项目文件和上下文保持不变。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox. Video

  4. @kimmonismus46

    Higgsfield 的 Supercomputer 可从 61 项生产技能中自动选择,将子任务路由到 GPT-5.5、Claude Opus、Gemini、Seedance、Veo、Kling 等模型并行执行并交付成品。

    引用Higgsfield AI 🧩 (@higgsfield_ai)@higgsfield_ai

    How Supercomputer works: 1. Access via browser or Telegram. No local setup 2. Describe your task 3. Orchestrates LLMs and image/video models. 4. Analyzes videos and audio thoroughly 5. Executes tasks end-to-end with 40+ tools 6. Learns from every run. Gets better on its own

  5. @AYi_AInotes48

    Sanders 和 AOC 推出法案要求暂停全美所有 AI 数据中心建设,已有 300 多项地方性法案提交,2026 年计划中的数据中心约半数面临延期或取消。

    引用Garry Tan (@garrytan)@garrytan

    Sanders and AOC introduced a bill to pause ALL AI data center construction. 300+ local bills filed. Half of planned 2026 data centers facing delays or cancellation. Each one brings billions to local economies. The people who say they want American jobs are trying to block the biggest job creation engine since the interstate highway system.

  6. @frxiaobei70

    OpenEvidence 已覆盖 65% 的美国医生,4 月单月覆盖 2700 万次临床场景,平均每位医生每月使用 41 次,基本每个工作日都在用。作者原本以为靠医院系统对接,实际是医生用执业编号自行注册、装在个人手机上,医院并不知情。Mount Sinai 的 AI 负责人将这种现象称为 shadow AI,并称医院后来才追着签企业合作。

    引用OpenEvidence (@EvidenceOpen)@EvidenceOpen

    “We did the hardest thing in the history of American health care. We got the majority of American doctors to all voluntarily adopt a single technology platform.” NBC News on how that happened, what U.S. physicians actually do with OpenEvidence, and how partnerships with NEJM, JAMA, NCCN, and Wiley make it possible.

    推荐理由:原文用覆盖比例与每月使用频次拆解医生自下而上的采用路径,呈现医疗场景中影子 AI 的扩散方式。

  7. @frxiaobei52

    Anthropic 与盖茨基金会达成 2 亿美元合作,以 grant、Claude 额度与技术支持投入全球健康、生命科学、教育、农业和经济流动性项目。作者按 token 折算称即便全换成 Opus token 也约 2.67 万亿,其中健康占大头,教育、农业、经济流动性三个领域每年可能只有几百亿 token。

    引用Anthropic (@AnthropicAI)@AnthropicAI

    We’re partnering with the Gates Foundation, committing $200 million in grants, Claude credits, and technical support to programs in global health, life sciences, education, agriculture, and economic mobility. Read more: anthropic.com/news/gates-fou…

  8. @AYi_AInotes60

    Andrew Ng 推出新课程 Transformers in Practice,与 AMD 合作并由 Sharon Zhou 主讲,免费版可看所有视频和基础代码。课程用交互可视化演示 token 逐个生成、注意力头与层的分工以及幻觉成因,并讲解量化、KV Cache、Flash Attention、投机解码等推理优化技巧。

    引用Andrew Ng (@AndrewYNg)@AndrewYNg

    New course: Transformers in Practice. You'll get a practical view of how transformer-based LLMs work, so you can reason about their behavior, diagnose problems like slow inference, and make smarter decisions about deployment. This course is built in partnership with @AMD and taught by @realSharonZhou. You'll see how transformers generate text one token at a time, how the model decides which earlier words matter most when predicting the next one, and how techniques like quantization speed up inference on GPUs. This is not a video-only course; interactive visualizations throughout let you play with these concepts and build intuition that sticks. Skills you'll gain: - Understand why LLMs hallucinate, and RAG and chain-of-thought shape what they generate - Look inside the model to see how attention and layers combine to predict the next token - Diagnose inference bottlenecks and learn the techniques that speed up transformers on GPUs Join and understand what's really happening inside your LLMs: deeplearning.ai/courses/tran… Video

  9. @kimmonismus37

    GPT-5.5 身上有种特别的魔力。它一个接一个地解决 Erdős 问题。 这或许才是后 AGI 时代研究的真实感受。 不是某个戏剧性的"AI 解决数学"时刻,而是数十项并行发现、匿名贡献者、形式化证明作为信任基础设施,以及人类在认知上努力跟上。

    引用David Turturean (@DavidTurturean)@DavidTurturean

    I fully solved my 2nd Erdős Problem using ChatGPT-5.5-Pro - and then I verified the solution by formalizing it! Less than 2 days after solving my first Erdős Problem, after running Pro for a few hours I was able to elicit the solution, this time in analytic number theory! 🧵1/n

  10. @berryxia60

    Meta 刚刚推出 Incognito Chat with Meta AI,宣称聊天不留记录、不用于训练、不推送广告、不被任何人看到。作者转述 Roberto Nickson 对 WhatsApp 负责人 Will Cathcart 和 Meta AI 产品 VP Vishal Shah 的采访,追问其私密性是否属实、Meta 能否实时看到内容、第三方被攻破怎么办以及与广告商业模式是否矛盾。

    引用Roberto Nickson (@rpnickson)@rpnickson

    Meta just launched Incognito Chat with Meta AI - the world's first truly private way to chat with AI. But I had a lot of questions. How does it actually work? Isn't this contradictory to Meta's business model? What assurances do we have that this is airtight? I had a chance to speak to the Head of Whatsapp @wcathcart and Meta's VP of AI Products @vishalshahis to learn more. Video

  11. @berryxia61

    开发者 Tom 开源 html-anything,让 AI Agent 把 Markdown、CSV、JSON、图片、代码等 11 种格式的数据直接转成专业设计的 HTML,内置 75 套模板,可输出杂志风格、Keynote、海报、小红书笔记、推文卡片、简历、视频帧等形态。

    引用Tom Huang (@tuturetom)@tuturetom

    正式开源 html-anything 🚀 1:1 让你感受全网爆火 Claude code 作者提的 HTML 效果! 你的 Agent 现在可以将任何数据转为世界级设计水准的 HTML 🔥 历时 3 天,1万五千行代码!支持 75 套 Skills,9 种导出格式,支持所有的 code agent,包括 claude code、codex、openclaw、hermes 等💥地址见评论区 Video

5月14日周四
  1. @berryxia67

    Krishna Rao 首次公开做客播客,讲述其加入 Anthropic 两年间公司年化营收从约 2.5 亿美元增至 300 亿美元,并主导募集近 750 亿美元资金。他负责 Anthropic 全部算力的采购、分配与动态调度,已签下超过 1000 亿美元的算力采购承诺。博主由此提出,模型能力趋同之下,算力获取与调配能力或成为决定头部 AI 公司胜负的关键变量。

    引用Patrick OShaughnessy (@patrick_oshag)@patrick_oshag

    Krishna Rao is the CFO of Anthropic, and this is his first podcast appearance. He joined the company two years ago when run-rate revenue was about $250M. Today it is $30B. He has helped raise ~$75B and is responsible for the procurement and allocation of compute. I feel lucky we get to hear what it is like to sit inside a company this consequential at a moment this pivotal. We discuss: - The cone of uncertainty - How he allocates compute across Trainium, TPUs, and GPUs - What investors misunderstand about model companies - Why the returns to frontier intelligence keep rising - Platform vs application and where Anthropic builds its own products - How Anthropic uses Claude internally I have asked my closing question about the kindest thing more than 500 times. Krishna's answer is one I have never heard before. Enjoy! Timestamps: 0:00 Intro 2:38 The Compute Canvas 6:51 The "Cone of Uncertainty" 11:58 Why the Returns to Frontier Intelligence Are So High 16:45 Recursive Self-Improvement 20:20 Scaling Laws 23:30 Sourcing $100 Billion in Compute 28:05 Platform vs. Application Strategy 32:52 Pricing Dynamics 38:48 How Anthropic’s Finance Team Uses Claude 43:24 Raising Capital & Overcoming Investor Skepticism 52:32 Public Perception, Risks, and Government Regulation 57:25 Mythos Release 1:12:33 What Could Derail the AI Revolution? 1:13:47 Biotech and Healthcare 1:15:31 The Kindest Thing Video

    推荐理由:借 Anthropic CFO 首次播客长谈,读者可了解头部 AI 公司的算力采购规模与分配逻辑。