AI Daily | AI日报:华人团队Genesis AI融资7亿,剑指通用机器人; 赵汗青:打造AI时代超级IP YURI; 清华庄莉:镁佳科技冲刺IPO

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2025-07-02 资讯日报

新闻资讯

华人团队Genesis AI融资7亿,剑指通用机器人

Genesis AI团队平均年龄不到28岁,成立一月完成1.05亿美元种子轮融资,刷新硅谷纪录。其开源的Genesis物理引擎可生成合成数据,公司基于此开发通用机器人,计划年底发布具身智能模型。>阅读原文

赵汗青:打造AI时代超级IP YURI

赵汗青称做AI.Talk就是为构建虚拟人格IP,借名人IP验证AI内容可行后,打造YURI。他认为IP构建分四层,互动层最重要,还选择稳健厂牌模式,想让YURI做有思想个体。>阅读原文

清华庄莉:镁佳科技冲刺IPO

清华计算机女神庄莉创办的镁佳科技冲刺港交所IPO。该公司提供智能座舱集成式域控方案,2024年营收14亿、亏损2.9亿。虽业务增长,但面临竞争挑战,此前已获多轮融资。>阅读原文

Cursor挖走Claude Code两位核心人物

AI编程应用Cursor开发商Anysphere从亲密伙伴Anthropic挖走Claude Code两位核心人物,这一大胆举动或使双方关系更复杂。Anthropic年收入达40亿美元,Cursor业务增长也强劲,市场竞争将更激烈。>阅读原文

奥特曼放狠话:传教士将打败雇佣兵

Meta挖走近十位OpenAI研究员,小扎砸3亿美金薪酬包。奥特曼内部喊话“传教士将打败雇佣兵”,抨击Meta,暗示评估薪酬。当下硅谷AI抢人大战激烈,人才薪酬暴涨。>阅读原文

Sam Altman:传教士将战胜Meta“佣兵”

Meta成立超级智能实验室挖AI人才,OpenAI首席研究官称像家被偷东西。Altman回击,称“传教士将战胜佣兵”,批评Meta做法,强调使命,双方人才争夺激烈。>阅读原文

亚马逊Alexa+用户突破百万大关

亚马逊升级版AI助手Alexa+发展迅猛,6月底未全面公测用户就超百万。它体验个性化、能力多样,能促使用户行动,还与众多知名平台合作,是亚马逊AI盈利的严肃尝试。>阅读原文

产品应用

高德团队:让Cursor在团队落地的秘诀

高德供给侧先锋队:团队推广Cursor遇意愿和能力问题,提出研发流程规范,总结结构化prompt模板,撰Java应用通用Rules和prompt,降低使用难度,助Cursor在团队落地。>阅读原文

微软发布医疗AI,比专业医生准4倍!

微软发布突破性医疗AI系统MAI - DxO,其模型无关设计可提升不同语言模型诊断性能。测试中比专业医生准4倍多,成本低。还发布SDBench评估框架,综合考量诊断准确性与成本。>阅读原文

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AI新技能:从提示词转向上下文工程

文章指出AI领域焦点正从提示词工程转向上下文工程。构建有效AI智能体关键在于上下文质量,而非代码复杂度,合适的上下文能让智能体输出更出色。>阅读原文

张凯峰:为 Agentic AI 构建数字底座

Azure云科技张凯峰表示,Agentic AI时代,大语言模型非企业级方案关键,要构建数字底座。数据范式、基础设施需重塑,智能体模式带来挑战机遇,技术决策者要做好指挥。>阅读原文

一文读懂提示词及相关工程概念

文章解释了提示词、提示词工程和上下文工程。提示词是给AI的输入,提示词工程是优化提示词的过程,上下文工程为大模型构建动态上下文,普通人会写提示词即可。>阅读原文

开源动态

字节开源插件,让ComfyUI调参效率暴增10倍

字节跳动开源ComfyUI Lumi Batcher插件,支持全参数交叉调试、多维结果可视化等。它能解决调参慢等痛点,提升ComfyUI工作流效率,适用于AI艺术创作等场景。>阅读原文

memvid-rs:视频存储文本黑科技

memvid-rs项目:把文本文档转成视频文件存储,借助TRUE BERT做语义检索。性能强,搜索准,代码干净;用Rust开发,无外部依赖,跨平台易部署,适合存大型文本。>阅读原文

TradingAgents:7种Agent打造金融交易闭环

TradingAgents框架模拟交易公司运作,用LangGraph构建,有基本面、情绪等7种智能体,能协同评估市场、制定决策,还给出安装和运行的操作方法。>阅读原文

Step - Audio开源端到端语音大模型

Step - Audio团队:开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA,无需语音转文字,直接听懂音频作答。它由双码本音频标记器、骨干LLM和神经声码器组成,提升人机音频交互体验。>阅读原文

算法论文

清华团队:通用视觉模型现状与未来

过去通用视觉模型是研究热点,如今大语言模型发展使热点转移。清华鲁继文团队综述梳理其研究进展,指出虽有进展但面临设计、数据等挑战,在多领域有应用潜力。>阅读原文

中科院&美团:SRFT提升大模型推理泛化能力

中科院自动化所联合美团提出 SRFT 方法,单阶段结合监督与强化微调,解决传统两阶段方法问题,在多任务中提升推理和泛化能力,准确率显著高于基线方法。>阅读原文

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