AIGC动态
AIGC,AGI,人工智能
AI正在占领你的视频推荐流
YouTube等视频平台正面临AI生成低质量内容大规模泛滥的挑战。最新调查显示，平台推荐流中超过20%的视频属于AI制造的'数字快餐'，这些内容往往缺乏信息价值，...
2nm，被疯抢！
人工智能的快速发展对台积电的2nm制程工艺提出了更高需求，导致供应紧张。为应对这一挑战，台积电计划在台湾和美国建设多达10座2nm工厂，预计到2026年底产能...
让模型自己找关键帧、视觉线索，小红书Video-Thinker破解视频推理困局
在视频理解领域，多模态大语言模型（MLLM）面临的核心挑战在于如何突破静态图像处理的局限，实现对动态视频内容的深度推理。当前主流方法普遍存在对外部工具...
「北京版幻方」冷不丁开源SOTA代码大模型！一张3090就能跑，40B参数掀翻Opus-4.5和GPT-5.2
IQuest-Coder-V1系列模型在最新SWE-Bench Verified榜单中以81.4%的成绩超越Claude Opus-4.5和GPT-5.2等千亿级参数模型，引发国内外科技界广泛关注。该模型由...
「辍学创业」的风再次席卷硅谷，但真正的变量从来不是学位
在硅谷创业生态中，辍学创业重新成为被公开标榜的竞争优势。最新数据显示，Y Combinator等孵化器的路演环节中，主动强调辍学背景的创始人比例显著增加，风险...
谷歌DeepMind爆出震撼预言！2026年，持续学习将让AI「永生」
谷歌DeepMind研究员预测2026年将成为「持续学习」之年，这被视为AI自我改进和不断涌现的核心要素。此前Jeff Dean曾指出大型语言模型（LLM）的痛点在于缺乏持...
Claude Code、Cursor 都过时了？！硅谷顶流大牛炸场暴论：AI 编程练满 2000 小时才算“会用”，荒废一年世界级大神也成实习生水平
Steve Yegge作为软件工程领域的先锋人物，近年来积极倡导“代码工厂化”理念，其职业生涯横跨亚马逊、谷歌等科技巨头，并在AI驱动开发领域贡献了极具影响力的思...
谷歌分享：光交换的下一步
大规模系统依赖网络通过交换机传输信息，目前主流电分组交换机（EPS）在成本、时延和可重构性方面存在扩展性限制。光电路交换机（OCS）通过动态调整网络拓扑...
继Ilya之后，KAN一作再发檄文：Scaling终将撞铁壁！
Scaling Law虽然能通过「穷举」达成目标，但其本质是用无限资源换取伪智能。斯坦福大学博士后刘子鸣指出，当前大模型依赖庞大的算力和数据，但这种做法只是表...
Google 2025 年度回顾：八大研究突破领域
2025年标志着人工智能从工具性应用向基础设施化转型的关键节点。AI不再仅作为被动工具，而是展现出与人类协同思考、行动和探索世界的自主能力。Google及其研...
