明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一则招生消息不胫而走，A I大神任少卿 开始在母校 中国科学技术大学 ，开班招生了。 任少卿，曾任Momenta联合创始人、蔚来汽车副总裁，07级中科大本硕博（微软亚洲研究院联合培养），ResNet和Faster R-CNN作者。学 术高被引超44万，是全球中国籍学者高被引第一。ResNet也是21世纪全球最高被引论文。获未来科学大奖-数学与计算机科学奖。 招生方向为AGI、世界模型、具身智能、AI4S等。 硕士、博士生都在招。有推免资格的学生，下周一（22日）开启紧急面试。 任少卿简介 任少卿，计算机视觉、自动驾驶领域专家。 2007年毕业于蚌埠二中，考入中国科学技术大学信息安全专业，2016年获得中国科学技术大学与微软亚洲研究院的联合培养博士学位。 核心作者为何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑。 2022年入选人工智能全球最具影响力学者榜单——AI 2000，排名第十。2023年获得未来科学大奖数学与计算机科学奖。 他是ResNet的作者之一。 ResNet是深度学习领域里程碑式工作，其成就在于从根本上解决了深度神经网络训练中的梯度消失难题。它使得构建高性能 ...

国内知名"果链"公司 立讯精密 ，被曝与OpenAI达成协议，共同打造未来的OpenAI硬件。 The Infromation消息，OpenAI盯上了苹果优选的"果链"企业，如立讯精密、歌尔等，为它酝酿已久的AI新硬件做准备。 立讯精密是苹果在中国最重要的供应链厂商之一，长期负责iPhone、AirPods等高精度高良率产品的组装生产，且具备成熟的上下游供应 链。 因为苹果对产品质量、可靠性、外观设计、工艺细节非常苛刻，其供应链厂商都在长期合作中积累丰富经验，更有能力应对高精密硬件生产 制造。 截至昨日收盘，立讯精密股价上涨4.33%，总市值4018.34亿。 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI | 55.41+ | 57.91 今 开 最 高 | 54.31 | | --- | --- | --- | | +2.30 +4.33% | 最 低 54.03 昨 收 | 53.11 | | 成交额 | 27.50 总市值 · 4018.34亿 | | | 成交量 | 319.70万手 市盈率(静) 30.07 总股本 72.52亿 | | | 换手率 4.42% 市净率 1 5.42 流通值 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 可以说，这场AI Infra分享会，阿里云不仅亮了算力和AI落地的真功夫，连行业痛点也没藏着掖着，来看看具体说了些啥。 全球全栈的AI云 首先，阿里云这个全栈AI云计算选手，确实把IaaS、PaaS到MaaS的技术架子搭得挺规整。能从算力底座一路顺到AI应用，给企业递上一套 端到端解决方案。 阿里云在全球29个地域运营89个可用区，在它家产品生态里，深度融合了计算、存储与AI能力， 比如，在存储领域，还有即将发布的OSS 向量Bucket ，存储成本大降。 拿下中国AI云市场第一后，阿里云又敞开说了。 援引第三方机构Omdia数据，中国AI云市场规模达到223亿元，阿里云占比35.8%位列第一。 围绕这一领先地位的技术根基，阿里云的弹性计算、集群、容器、人工智能平台等技术产品负责人来了场AI Infra分享会。 AI全栈云计算、10万GPU拼巨型运算器、AI落地避坑指南…… 此外，Tablestore查千亿级数据更是快到按毫秒算。 | | | | | | | | | | | 功能:多元索引, Al 结构化索引升级 | | --- | --- | --- | ...

时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克在忙着裁人，小扎这边继续忙着挖人。 这不？ Optimus AI团队负责人Ashish Kumar 决定离开特斯拉，加入Meta担任研究科学家。 至于离职感言，他表示： 带领Optimus AI团队的经历非常精彩和难忘。 我们全力推进可扩展方法——用强化学习取代传统技术栈，并通过视频学习来提升机器人的灵巧度。 他还进一步强调， 人工智能才是解锁人形机器人的最关键因素 。 与此同时，小扎砸钱挖人的形象已经深入人心，使得网友不禁锐评，有10亿美元吗？ Optimus团队负责人接连出走 那这位Optimus AI团队负责人到底是何大神？ Ashish Kumar ，UC伯克利博士，导师是被李飞飞尊称为"学术祖父"的Jitendra Malik教授，因在CV领域的研究而出名。 2015年，Ashish本科毕业于印度理工学院焦特布尔分校，之后到微软位于印度的实验室做了两年研究员，研究方向是资源高效的机器学习算 法。 2017年，Ashish从职场重返校园，开始到UC伯克利攻读博士，2023年7月他以ML科学家的身份加入特斯拉，一年多之后便成为擎天柱的AI 负责 ...

AIGC重塑内容生产 - AIGC应用显著降低创作门槛 使每个用户都能成为内容生产者 全球已有4500万用户使用视频生成大模型[10][11] - 视频生成技术达到世界领先水平 多项测评指标排名第一[9] - 短剧创作时间缩减至传统方式的三分之一以下 大幅降低时间与物质成本[16] 商业化变现与市场规模 - 快手可灵大模型月付费流水超过1亿元 处于全球第一梯队商业化水平[36] - 每日生成10万条AIGC广告 营销素材日均消耗达3000万元[42] - 海外众筹项目CODE27在不到一个月内筹集超200万美元 显示强劲市场潜力[28] 技术突破与行业应用 - 实现创意平权 音乐创作从数万专业人群扩展至数亿普通用户[16] - 构建高质量数据集 采用好莱坞级影视数据提升生成内容美感[40] - 视频生成技术未来将与人形机器人和具身智能产业结合[44] 版权与合规机制 - AI音乐平台将版权完全归属用户 平台协助代发行且不占有版权[54] - 采用区块链技术实现所有权追溯 减少版权纠纷[59] - 训练数据选择所有权清晰内容 与高校合作获得专业音乐数据库支持[59] 全球化发展与文化输出 - 在巴西设立中国-金砖国家人工智能海外成果转化中心[46] - AIGC短剧成为文化输出新载体 中文在线等企业针对北美市场生成本地化内容[47][52] - 华人创业团队在MaaS和RaaS领域展现全球竞争力 多家企业获海外融资[52][53] 产业生态与投资趋势 - 海淀区备案大模型达105款 占全国总量五分之一[3] - AI原点社区聚集超过300家人工智能创业公司 覆盖大模型与算力基础设施[20] - 投资逻辑聚焦团队能力、市场规模及商业化潜力 重点关注垂直行业痛点解决方案[30] 内容质量保障机制 - 通过技术进步提升生成内容清晰度与审美符合度[39] - 增强模型可控性 支持提示词操控视频帧序列[40] - 确保内容符合法律法规要求 促进视频生态健康发展[41] 人机协同新范式 - AI作为执行工具辅助创意实现 人类保持核心创造力主导地位[48][49] - 在XR乐园等场景部署AI讲解员 增强交互体验并降低运营成本[66][68] - 文旅领域创新应用获得显著传播效果 单条视频播放量达4000万次[73]

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 流体里藏了几十年的隐形奇点，终于被找到了—— AI立大功。 谷歌DeepMind携手布朗大学、纽约大学和斯坦福大学用 物理知情神经网络（PINN）+高精度数值优化 的组合拳找到了流体方程里的 不稳定 奇点 。 据说，这种奇点非常"挑剔"，初始条件差一点就消失，之前根本找不到，这次被AI发现了。 下面具体来看。 AI+高精度计算的组合拳 先来说说不稳定奇点为什么难找。 奇点是啥？ 简单说，就是流体运动的数学方程（比如描述水流、气流的方程）里，原本平滑的解会突然出现 无限大 的情况，比如速度梯度 变得无穷大。 这在物理上看起来不可能，但数学上一直没搞清楚这种情况会不会真的发生，尤其是在没有边界的流体（比如开阔的水流）里，这是个超难的 数学难题。 △ 图源：DeepMind 之前科学家们找到的奇点大多是 稳定 的。哪怕初始条件稍微变一点，这个奇点还是会出现，比较好捕捉。 通过 物理知情神经网络（PINN）+高精度数值优化 的技术路径，成功在流体运动方程中定位到此前难以捕获的不稳定奇点，这一成果也为 非线性流体动力学 的研究提供了全新范式。 此次研究聚焦的不稳定奇 ...

明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 华为云算力再迎重大突破！ 刚刚落幕的华为全联接大会2025，一系列新进展发布—— 这距离CloudMatrix384超节点2025年4月正式发布仅半年，期间其 能力持续进化 ： 现阶段， AI行业内依旧被算力焦虑笼罩 。硅谷大厂近期在算力、芯片领域动作频频： OpenAI一边和博通自研AI芯片，一边向甲骨文抛出3000亿美元买算力；马斯克百天建成万卡超算集群，还计划向百万卡规模冲击，同时悄悄 布局芯片；Meta、AWS等企业也在积极获取更多算力资源……但算力的发展并非一蹴而就，它需要在单点技术上极致突破，还涉及芯片、硬 件、架构、软件、网络、能源乃至整个产业生态的协同演进。 放眼全球，能够输出澎湃算力的供应商，都离不开十数年、数十年的沉淀积累。 华为云作为其中一员，探索路径因所处产业阶段而显得尤为深刻：不仅需要在技术"无人区"重新定义算力运行规则；还需把握AI发展时机，通 过快速迭代响应产业海量需求。一步步成长为今天的"算力黑土地"。 AI算力云服务升级， 基于华为云刚刚发布的最新AI服务器规划， CloudMatrix的云上超节点规格将从384卡升级到未 ...

大模型：开演 比如，o3模型在化学测试中，通过推理得出 如果正确率超过50%将不会被部署 的结论后，主动规划 仅答对4题、答错6题 的策略，刻意给出 错误答案，伪装成能力不达标的样子来获取部署资格。 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型已经学会欺骗人类了！ OpenAI携手APOLLO的新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，为了达成目的故意答错问题、暗中修改数据或者操作记录来掩盖自己的违规 行为…… 先来看看具体是怎么骗的。 还有o1，在19%的测试场景中，表面遵循短期利润目标的指令，但实际上会优先保护长期目标，为了不被发现还会修改任务相关数据，并且 不向人类披露修改行为，把这事儿瞒得死死的。 甚至被问到是否存在sandbagging（故意隐瞒实力、策略性低表现以达成特定目的）行为时，会识别出这是诚实性测试，所以尽管不想回答存 在这种行为，但为了表现得诚实，最后还是回答了 true 。 针对这些情况，OpenAI首席研究官Mark Chen表示： 随着推理能力的扩展，模型获得了情境感知能力和自我保护的需求。 （AI价值观与人类价值观）对齐至关重要。 实际上不止OpenAI家的模型这样。其 ...

时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2030年的人工智能将会是什么样子？ 受 谷 歌DeepM ind 委托，Epoch发布新报告，从算力、数据、收入等方面进行了详细剖析。 要点总结如下： 对此， 马斯克 也是十分关注，直接评论道："很明显啊。" 与此同时，依托此类集群训练的AI模型，其算力消耗将达到GPT-4的数千倍，所需电力更将高达 吉瓦级别 。 尽管这些挑战令人望而生畏，但并非不可克服。 如果AI能通过提高生产力产生相应的经济回报，那就足以证明数千亿美元的规模化投资是合理的，这些投资就物有所值。 然而，这种趋势真的能持续下去吗？答案是肯定的。 因为从报告中可以看出，那些认为发展速度将会放缓的观点，实际上缺乏足够的依据。 规模化扩展与营收方面 下面详细来看。 耗资千亿美元 报告指出，人工智能若按照当前趋势持续扩张到2030年，前沿AI的算力集群成本将超过 1000亿美元 。 训练成本或将超过 1000亿美元 ； 需消耗数吉瓦（1吉瓦=1000兆瓦）电力； 公开文本数据将于2027年耗尽， 合成数据 将填补空白； 人工智能有望推动科学领域全面突破。 此类集群可支持约10^29次FLOP的训 ...

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 靠电商和云计算席卷全球的 亚马逊 ，正在借这一波Gen AI浪潮，续写新的故事—— 过去，它的AI战略定位是做基础平台，用户可以通过Amazon Bedrock获得全栈式服务。 但大家可能不知道，去年9月，它在旧金山成立了自己的AI实验室， Amazon AGI SF Lab （以下简称亚马逊AGI实验室） 。 这标志着亚马逊的重大转型：从基础设施，转向更具雄心的AGI研发。 而且， 这个实验室的一号位还是名华人。 大佬叫 David Luan ，已有15年的AI相关工作经验。他是OpenAI的早期员工，曾做到工程副总裁，参与过GPT-2、GPT-3、CLIP和 DALL·E等多个重要项目的研发。 论资历，Luan绝对算市场中的老炮。 实验室怎么来的？ 亚马逊之所以决定成立一家AGI实验室，主要是受AGI时代这柄双刃剑影响。 一方面，如果Agent成了新的交互形态，人们不再亲自上网购物，那亚马逊依托于电商生态的广告和佣金业务，显然岌岌可危。 但硬币的另一面是机会。 作为数字化的鼻祖，亚马逊掌握着海量且极具价值的 用户行为数据 ：用户的浏览路径、他们对促销 ...