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云服务用户，实际在用真金白银帮助厂商构建AI成果
这才是堪称终极的商业模式。 云计算最天才的核心构想，就是让一家掌握大量IT预算（每年可能高达数亿美元）且拥有一定专业知识的大企业，先建立起规模远超自身需求的IT部门，为此砸下数十亿美元（到如今的AI时代，投资额甚至可能高达数百亿美元），再将绝大部分容量出租给第三方客户。 如此一来，单凭第三方租金基本就足以抵平云服务商自身的IT运营成本。
谷歌 DeepMind 研究再登 Nature 封面，隐形水印让 AI 无所遁形
近日，谷歌 DeepMind 发表的一项研究登上了 Nature 期刊的封面，研究人员开发了一种名为 SynthID-Text 的水印方案，已经在自家的 Gemini 上投入使用，跟踪 AI 生成的文本内容，使其无所遁形。
谷歌DeepMind研究再登Nature封面，隐形水印让AI无所遁形
君可知，我们每天在网上的见闻，有多少是出自AI之手？ 图片除了「注意看！ 这个男人叫小帅」让人头皮发麻，真正的问题是，我们无法辨别哪些内容是AI生成的。
杨笛一团队：一个弹窗，就能把AI智能体操控电脑整懵了
弹窗攻击很有效，控制计算机的智能体根本顶不住。 前些天，Anthropic 为 Claude 带来一个极具变革意义的功能：Computer Use，也就是控制用户的计算机。 当时，Anthropic 在博客中写到：「在 OSWorld 这项测试模型使用计算机的能力的评估基准上，Claude 当前的准确度为 14.9%，虽然远远不及人类水平（通常为 70-75%），但却远高于排名第二的 AI 模型（7.8%）。
Seed校招博士自述：我为什么选择来字节做大模型
原文来自知乎博主张逸霄对“大家能分享一下当前博士就业的情况吗”的回答。 人在英国，刚过答辩。 今年拿了腾讯 AI Lab（青云计划）、字节跳动（Seed） ，国外有之前实习的 Sony Research 和 Yamaha 的 return offer，国外也有正在面试的 Adobe 和 Meta。
英伟达稳坐全球第一，成为新霸主！回顾这波AI潮的起源：辛顿、黄仁勋、李飞飞的历史交汇
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）“过去12年的AI热潮得益于三位在面对广泛批评时依然追求非传统理念的先驱。 一位是多伦多大学的Geoffrey Hinton，他几十年如一日地推广神经网络，尽管几乎所有人都怀疑它。 第二位是Nvidia的CEO黄仁勋，他早早意识到GPU不仅仅能用于图形处理。
程序员不应被AI取代写代码，而是写文档！谷歌大牛呼吁：老板们应该倾听开发者心声，现在的AI代码生成器操之过急，风险太大！
编译 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）对于“AI帮助生产力提高”这件事情上，开发人员与他们的老板，意见其实非常不一致。 最近， Atlassian-DX DevEx 进行了一项现状调查，结果非常有意思——调查结果显示，公司老板们认为 AI 是提高开发人员生产力和满意度的最有效方法，但高达三分之二的开发人员却不这么想，他们认为实际上没有任何显著的 AI 生产力提升。 众所周知，目前最热门的软件开发 AI 用例属于代码生成。
AMD 发布首个 10 亿开源 AI 模型 OLMo，用 Instinct MI250 GPU 集群训练而成
AMD 公司于 10 月 31 日发布博文，宣布推出首个完全开放的 10 亿参数语言模型系列 AMD OLMo，为开发者和研究人员提供强大的 AI 研究工具。
三款出色的无代码LLM应用程序构建神器
译者 | 布加迪审校 | 重楼通过轻松地挑选和丢弃组件并连接组件来构建LLM应用程序，比如矢量存储区、web搜索、存储内容和自定义提示等组件。 许多商业人士和非技术人士向我询问如何在缺乏技术知识的情况下构建AI应用程序。 我总是告诉他们，市面上有许多非代码解决方案，它们易于使用，可以帮助他们为公司中的任何人构建原型并部署解决方案。
免训练加速DiT！Meta提出自适应缓存新方法，视频生成快2.6倍
现在，视频生成模型无需训练即可加速了？ ！ Meta提出了一种新方法AdaCache，能够加速DiT模型，而且是无需额外训练的那种（即插即用）。
类Sora模型到底懂不懂物理？字节完成系统性实验，图灵奖得主杨立昆赞转!
Sora爆火以来，“视频生成模型到底懂不懂物理规律”受到热议，但业界一直未有研究证实。 近日，字节跳动豆包大模型团队公布最新论文，研究历时8个月，围绕“视频生成模型距离世界模型有多远”首次在业界完成系统性实验并给出明确结论：视频生成模型可以记忆训练案例，但暂时还无法真正理解物理规律，做到“举一反三”。 图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆点赞并转发了该研究，表示“结论不令人意外，但很高兴终于有人做了这个尝试！
玩转「智能体魔方」！清华推出AgentSquare模块化搜索框架，开启AI智能体高速进化时代
优秀基因的演化和重组，是生命体适应环境、永葆活力的自然法则。 AI智能体能否像有机生命一样，实现适应任务环境的高效自我演化？ 大模型智能体的快速发展在数学、医疗、个人助手等各领域产生了突破性应用，但依赖专家知识的手工设计方法制约了它们的任务自适应能力。
微软华人领衔AI²BMD登Nature，AI生物分子模拟双突破！继AlphaFold后又一里程碑
一个月前，诺贝尔化学奖颁给了AlphaFold，给全世界带来了一场认知地震。 人们开始意识到，近年来，AI在解析蛋白质结构与设计方面的应用进展迅速。 凭借AlphaFold和其他前沿算法，研究人员能够以惊人的速度预测和分析蛋白质的三维结构，破解了这个长期以来困扰生物学界的难题。
策略产品AI转型指南：能力模型与实战策略
一、策略产品的定义和能力模型1. 策略产品的定义策略产品，即在限制条件内，通过推动项目、设定评估体系和全面评估项目收益三种手段，达到全局最优解的产品岗位。 限制条件：法律法规限制（如黄色内容在国内是禁止的），用户体验设计（如客户端弹窗三次是体验规范不允许的，一般只弹窗一次），项目资源设计（设备、人力等资源都是有限的），策略产品必须在这些边界条件内去求解。
OpenAI o1太贵？那就自己做一个！纯提示方法让普通LLM进化出复杂推理能力
九月份，OpenAI o1正式登场。 作为新一代的老大哥，o1系列专注于复杂的推理任务，一经推出也是直接屠榜了大模型竞技场。 图片在下面这些难度较大的数学、编码、科学等任务中，o1不仅比GPT-4o强上一大截，甚至比人类专家还要凶猛。
找不到合适的数据分析报告模板？AIGC帮你定制！
1.思维导图在报告中的多重用途思维导图在数据分析报告中发挥着多种关键作用。 业务需求澄清和目标确定：在进行数据分析之前，思维导图可用于清晰展示和澄清各个业务需求之间的联系，以确保在分析过程中不遗漏任何重要方面。 同时，借助思维导图，数据分析师能够明晰分析的范围和目标，更有针对性地进行数据收集和分析。
量子级精度，静态到动态，微软蛋白MD模拟系统登Nature
编辑 | KX生物世界的本质在于分子及其相互作用的不断变化。 了解生物分子的动力学和相互作用对于破译生物过程背后的机制，以及开发生物材料和药物至关重要。 正如诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼（Richard Feynman）的名言：「所有生物体的行为都可以通过原子的颤动和摆动来理解。
数字病理与AI辅助诊断，助力肿瘤精准诊疗
图：前沿对话-数字病理与AI辅助诊断赋能疾病精准诊疗编辑 | ScienceAI作为疾病诊断的「金标准」，病理诊断是指导肿瘤临床治疗、评估预后的最可靠依据，在精准医疗时代，准确、高效的病理诊断所发挥的价值日益凸显。 近年来，数字化浪潮席卷全球，病理诊断领域也积极拥抱数字化、智慧化变革，为提质增效开辟创新路径。 今日，罗氏诊断携整体数字化智慧病理解决方案亮相第七届中国国际进口博览会，并分享与探讨了数字病理和人工智能（AI）辅助诊断在疾病精准诊疗中所发挥的重要价值。