AI日报:黄仁勋盛赞中国AI,藏着英伟达野“芯”; 科大讯飞发布全国产算力AI大模型; 强化学习教父:GenAI时代将结束

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2025-11-08 资讯日报

新闻资讯

黄仁勋盛赞中国AI,藏着英伟达野“芯”

英伟达CEO黄仁勋多次批评美出口管制,称中国将赢AI竞赛。其呼吁是为自身商业利益和技术垄断。若芯片入华或抑制国产发展,中国应掌握核心技术。>阅读原文

科大讯飞发布全国产算力AI大模型

科大讯飞董事长刘庆峰称要让所有人共享AI红利。公司联合多家单位进行岗位AI化改造,发布全国产算力的讯飞星火X1.5模型,在多领域有成果,还强调AI要“懂你”,服务用户兴趣爱好。>阅读原文

强化学习教父:GenAI时代将结束

强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代将结束,他加入ExperienceFlow.AI,要让AI靠「经验」觉醒。该公司欲打造「经验驱动的去中心化超级智能」,认为AI应从世界学习,开启经验时代。>阅读原文

中外科技人卷颜值,医美需求飙升

加州医生爆料,过去五年科技圈男性医美需求涨五倍,拉皮等开刀项目受欢迎。国内大厂周边医美男性客户也增多,多是轻医美。科技从业者医美需求升,源于年龄焦虑和找对象需求。>阅读原文

马斯克:借特斯拉冲击万亿身家

特斯拉股东大会通过近万亿薪酬方案,马斯克要让市值达8.5万亿美元等才能兑现。人形机器人明年量产,FSD技术出色,还在研发AI芯片。虽有反对,但股东大多相信马斯克能创造奇迹。>阅读原文

苏莱曼:微软7年打造超级智能

主流AI公司改谈「超级智能」。微软AI CEO苏莱曼带队成立MAI团队,定义人本主义超级智能,布局三领域,预计两三年内实现医疗超级智能,还需应对安全挑战,微软有7年窗口期。>阅读原文

大厂激战!人形机器人竞争白热化

国内人形机器人竞争激烈,小鹏 IRON 步态似真人,何小鹏证真身;字节拟投巨资入局。宇树、银河通用等推新机器人,大厂纷纷布局。黄仁勋看好普及,Yann LeCun 称离 AGI 远。>阅读原文

PyTorch 之父离开 Meta 开启新征程

PyTorch 之父 Soumith Chintala:11 月 17 日将离开 Meta 卸任负责人。因不想一生只做 PyTorch,且项目已能自行运转。他对团队有信心,期待尝试新事物。>阅读原文

AI引发美国20年最猛裁员潮

美国就业咨询公司数据显示,今年美国裁员破百万,十月创新高。AI成裁员主因,一研究生投85份简历无果,亚马逊、微软等巨头纷纷裁员,却能盈利,出现“无就业增长的繁荣”。>阅读原文

刘威创业公司融资5000万,12月推新模型

腾讯前科学家刘威创立的Video Rebirth获5000万美元融资,12月将发布Bach模型及AI视频生成平台。虽对手强大,但刘威认为视频生成领域小团队有机会与巨头竞争。>阅读原文

产品应用

百度数字人技术获奖,落地多行业提效

百度用剧本驱动多模协同技术打造数字人,能写剧本、有“人味儿”、直播状态好。该技术获乌镇峰会领先科技奖,已落地多行业,助力商家降本增效,成内容产业新型基础设施。>阅读原文

谷歌:AI Mode 免费向全球开放

池建强:谷歌 AI Mode 几乎对所有能访问谷歌搜索的地区免费开放。它基于 Gemini 2.5 等模型,能智能回答、对话交互,还植入 Agent 功能,有望成全球默认搜索体验。>阅读原文

悟空Agent:代码安全审计的新探索

悟空代码安全团队:代码复杂度爆炸,传统审计方式难应对。悟空Agent发现NVIDIA项目漏洞获致谢。其多智能体架构提效,但面临准确率和调度问题,数据飞轮体系可优化,AI infra存安全隐患,安全应融入业务。>阅读原文

SGLang集成ktransformers运行Kimi K2模型

SGLang与ktransformers合作:提供混合推理方案,可直接运行Kimi K2 Thinking原版模型,无需等量化,适合内存大但GPU有限的用户,为资源受限环境提供新思路。>阅读原文

贾志威揭秘 DMS Airflow 企业级实践

贾志威介绍 DMS Airflow:基于 Apache Airflow 构建,集成 DMS 能力。有高级编排如 DAG 定义等,DMS 集成含统一认证等特性,还给出 SQL、Spark 等任务示例,适用于多数据场景。>阅读原文

华为云方案引爆Agentic AI应用革命

华为云:在2025全球计算大会提出Versatile与CloudDevice协同方案,破解大模型落地难题。前者提升业务AI化效率,后者实现端云无缝转化,已在多行业显成效。>阅读原文

推荐文章

Anthropic:解决MCP上下文爆炸新方案

Anthropic和Cloudflare针对MCP上下文过长问题给出解决方案,让AI写代码调用工具。通过按需加载工具、代码在沙箱执行,解决预加载和数据流经问题,还能隔离敏感信息。>阅读原文

开源动态

BigBang - Proton:挑战 AGI 路线,剑指宇宙尺度

超对称公司发布 BigBang - Proton 模型,挑战主流 AGI 路线。它有二进制块编码等三项创新,在算术、粒子分类等多专业任务表现佳,还提出宇宙尺度压缩设想,未来将模拟复杂物质结构。>阅读原文

Open Lovable:AI助力网站秒变React应用

Open Lovable开源工具,输入网站URL,AI驱动将其转为可运行的React应用。能解决原型开发、旧站迁移等难题,效率高、成本低、灵活性强,值得关注。>阅读原文

Kimi K2 Thinking开源,性能超GPT - 5等闭源模型

月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型,性能超 GPT - 5 等闭源模型。它能多轮调用工具,测试中多方面表现佳,虽代码测试有翻车,但推理严谨,成本低且授权较宽松。>阅读原文

Kimi K2 Thinking:开源模型超越GPT - 5

Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking,突破传统内耗型推理,边思考边行动。多项指标超GPT - 5等闭源巨头,小体量低预算逆袭。架构独特,实测表现好,作者打算结合多工具使用。>阅读原文

英伟达开源9B全模态大模型OmniVinci

英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源,参数90亿,性能超对手,训练效率是6倍,能精准对齐视听觉信号,在多场景应用出色,下载破万,推动开源生态发展。>阅读原文

Modal项目助力开发者掌握CUDA技术栈

讲师Charles Frye分享职业经历,指出'CUDA'有多重含义,技术栈关键部分并非'CUDA'。Modal项目旨在帮开发者理解CUDA,有短、中、长期目标,还涉及环境调试、文档学习等内容。>阅读原文

两人两周复刻DeepSeek-OCR,实用开源!

两人小团队两周复刻DeepSeek-OCR推出DeepOCR,还原低token高压缩核心,换解码器更实用,开源且低算力友好,在多任务表现佳,后续将补充数据缩小复杂任务差距。>阅读原文

中国万亿参数Kimi K2 Thinking爆火干翻GPT - 5

月之暗面发布Kimi K2 Thinking模型,参数约1万亿。它在推理等基准测试上碾压GPT - 5等,能连续调200 - 300次工具,工程落地也有优化,已上线开源,开发者可直接用。>阅读原文

超对称技术开源 Monte Carlo 注意力机制

超对称技术公司开源 Monte Carlo 注意力机制用于 BigBang - Proton 模型。它无须分阶段训练,实现理论上无限上下文长度,缓解传统批次处理约束,降低计算复杂度,还促进存内计算架构发展。>阅读原文

算法论文

vivo AI Lab:UI - Genie让智能体自我进化

香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队:提出UI - Genie框架,其奖励模型UI - Genie - RM可解决轨迹验证难题,通过闭环实现智能体与奖励模型双向增强,多基准测试表现佳,有望拓展至更多场景。>阅读原文

华人团队QGpT:表格检索速度提升5倍

华人团队推出QGpT用于表格检索,它能生成模拟问题,丰富表格语义表示。分离线、在线阶段,经训练可提升检索收益,融入表格标题效果更好。>阅读原文

Mem-α:让智能体学会自主记忆

加州大学圣地亚哥分校的Yu Wang开发Mem-α,将强化学习引入大模型记忆管理。它能让智能体自主学习记忆策略,解决现有记忆增强智能体的问题,在多项实验中全面超越现有方法。>阅读原文

MME - CoF:评估视频模型推理能力

香港中文大学等校研究者对Veo - 3等视频模型开展研究,设计12项测试。发现模型只能模仿,不具备独立推理能力,注重视觉合理而非逻辑严谨,但未来有望与推理模型协同。>阅读原文

微信、清华 CALM 模型革新 LLM 范式

腾讯微信 AI 与清华提出 CALM 模型,将语言建模从离散词元转为连续向量,减少生成步骤。虽面临向量表示等挑战,但实验显示能提升计算效率,未来需优化自编码器等方面。>阅读原文

文心一言与百度信息价值差异研究

研究对比文心一言和百度搜索引擎,发现不同任务复杂性下,用户感知信息价值在部分指标有显著差异;不同场景下无显著差异。并为两类工具分别给出优化建议。>阅读原文

刘鹏飞组:上下文工程2.0重构人机关系

刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0》揭示上下文工程有20多年历史,给出理论框架和四阶段演进模型,探讨收集、管理和使用问题,指出未来或实现机器对人类意图的‘上帝视角’。>阅读原文

Meta论文为语言智能体规模化RL指路

Meta SuperLabs两篇论文为语言智能体规模化RL提供路线图。指出Agent RL有成本高、奖励少等问题。Early Experience用产生的未来状态作监督,DreamGym用LLM推理,‘经验’可按需合成。>阅读原文

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