搜索
面对AI淘汰焦虑，大量职场人出于生存焦虑主动自费购买AI工具，无数职场人正「自费上班」，从而开启一场「自我拯救」运动。这种现象催生出区别于传统To B和To C的全新赛道「To P」——To Professional。
ACM SIGGRAPH新执委正式公布！今年，一共选出3名执委，其中北京大学的陈宝权教授从候选人中脱颖而出，成功当选Director A。
苹果已悄然成立代号「AKI」（Answers, Knowledge & Information）新团队，致力打造类ChatGPT的「答案引擎」，可整合网页信息直接生成回答，计划嵌入Siri、Safari、Spotlight等系统核心功能。这是苹果重塑AI搜索主控权的重大举措。
刚刚，OpenAI 重大的权力结构调整曝光。 The Verge 报道称，OpenAI CEO Sam Altman 将把公司的大部分日常运营，交给 5 月任命的应用业务 CEO Fidji Simo。
全球95%企业AI惨遭滑铁卢？MIT 26页爆火报告揭开真相：90%员工悄悄用ChatGPT高效办公，在科技、媒体行业掀起了效率革命。
近年来，扩散大语言模型（Diffusion Large Language Models, dLLMs）正迅速崭露头角，成为文本生成领域的一股新势力。与传统自回归（Autoregressive, AR）模型从左到右逐字生成不同，dLLM 依托迭代去噪的生成机制，不仅能够一次性生成多个 token，还能在对话、推理、创作等任务中展现出独特的优势。
从2022年的Stable Diffusion、Midjourney，到如今的即梦AI、Lovart，AI创意工具，已经重塑了创作的工作流： 创作者提供点子，自然语言作为交互界面，AI工具最后高效实现创意的生成。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
当你的手机突然没信号时，电信工程师在做什么？ 想象一下这样的场景：某个周五晚上，你正在用手机追剧，突然网络断了。与此同时，成千上万的用户也遇到了同样的问题。电信运营商的监控中心瞬间被数百个告警信息淹没 —— 基站离线、信号中断、设备故障…
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。