腾讯再揽OpenAI人才 聚焦视觉语言模型
OpenAI人才持续外流。据《澎湃新闻》披露，前OpenAI研究员田永龙已加入腾讯大模型团队，将投身VLM（视觉语言模型）的研发工作，这已是腾讯第二次从OpenAI引进人才。公开履历显示，田永龙在OpenAI期间主要钻研计算机视觉、视觉表征学习及生成式模型。此前，他也曾在谷歌体系内积累了丰富经验。2022年末，他入职剑桥Google Research出任高级研究科学家；2024年5月转至Google DeepMind负责视觉感知模型；同年10月加入OpenAI担任技术研究员。去年12月17日，腾讯重组大模
人工智能驱动科研创新：效能提升与智能体构建实战培训
写代码写到怀疑人生：Matlab/Python/R，算法实现、参数调优、bug排查，一个模型调一周，头发掉一半。数据多到处理不完：实验数据几十个G，手动清洗、标注、分析，眼睛看花，Excel卡死。文献读到吐：方向相关论文每年上千篇，想追前沿根本追不过来，综述写到崩溃。绘图丑到被拒稿：技术路线图、机制示意图画得跟手绘草稿一样，审稿人一看就摇头。本子改到麻木：国自然、省基金，技术路线、研究方案写了又改、改了又写，年年陪跑。AI听说过没用过：知道ChatGPT、DeepSeek、Claude，但不知道怎么用在科
人工智能大模型算力角逐：智能时代主导权之争
人工智能大模型算力角逐：谁在主导智能时代的走向人工智能大模型正在"榨干"全球的算力资源从ChatGPT到DeepSeek，一场围绕计算资源的世纪较量你是否思考过，训练一个顶尖的人工智能大模型，究竟需要多大的算力支撑？2020年，GPT-3的训练算力约为3640 PetaFLOP/s-days。而到了2023年，GPT-4的训练算力预估已是GPT-3的近80倍。从2024年末到2025年涌现的一系列国产大模型——DeepSeek、通义千问、文心一言、Kimi——每一个背后都依托着数以万计的G
像玩文字游戏一样理解AI：生成式AI如何工作
文字接龙游戏对应生成式AI已经说出的词已经写出的内容猜下一个最可能的词预测下一个词从平时听过的话里选从海量学过的文本里学规律接出一整句、一段话生成一篇文章通顺但可能不对流畅但可能编造
AI范式迁移：从Prompt驱动转向Loop驱动
"能不能再细化一下这个函数的错误处理？" "好的，已修改。" "再优化一下性能？" "好的，已优化。" "这里的命名规范不太对，能统一一下吗？" "好的，已调整。"这段对话在每一个用AI编程工具的人身上都发生过。它看起来高效——你提出要求，AI立刻执行。但如果你打开月度账单页面，会看到一个完全不同的画面。每一次"好的，已修改"背后，都是真金白银的token消耗。你以为你在用工具，其实你在为一种叫
AI重塑制药：一位30年老兵的实战洞察
中国创新药过去30年，经历了从仿制跟随到源头创新的巨变。今天，另一场新变革正悄悄发生：当AI开始进入药物研发，传统依赖经验、直觉、长期试错的研发模式，正被重新定义。过去，一个药物化学家需靠十几年甚至几十年经验，判断分子如何优化。现在，AI已能同时处理海量数据、预测分子结构、参与药物设计全程。有人认为，AI会彻底改变创新药研发；有人担心，行业正进入新技术泡沫。AI究竟只是提高效率的工具，还是会真正改变新药研发底层逻辑？当算法给的答案与人的经验冲突时，又该信谁？火炬长三角中心独家对话中国药科大学药物化学、医药
三连问：AI究竟给我们带来哪些益处与隐患？人类是否终将被AI替代？
随着AI技术的飞速进步，每个人都被卷入这股浪潮之中。购物软件的精准推送，微信朋友圈的精准广告，抖音让人沉迷其中无法自拔，一个个AI应用场景牵引着人们，改变着人们。但这些对普通民众来说益处有限，因为这些场景都是商家锁定我们的注意力，占据我们的时间，从而让商家获利。那普通民众如何用好AI为自己服务呢？这里不得不提AI里面最出名的大模型。当OPEN AI公司开发的ChatGPT在2022年横空问世的时候，我对其并不感兴趣，因为我不知道怎么利用它，我也不知道它能帮我带来什么价值。因此当有人问我gpt怎么样时，我用
2026智能座舱Agent落地元年：理想丰满，现实骨感
文｜李小事行业今年形成了一个共识：2026将成为AI Agent装配汽车的元年。确实，眼下车企谈论智能座舱，已经不再提让车机"更懂聊天"这个话题了。现在它得是有眼力劲，能办事。你说一声"我有点困了"，它能根据车内温度、座椅状态、音乐氛围和导航路线，给你一个更周全的解决方案。你说"下班顺路充个电"，它能综合电量、路线、充电站排队情况以及到家时间，直接把行程安排妥当。语音助手处理的是明确指令的识别和执行，座舱智能体要解决的是一个目标的理解和拆解。它需要弄明白用户真正想要什么，再去调动车内的功能、地图服务、内容
AI总结科学文献可靠吗？研究揭示惊人真相
你是否曾借助 ChatGPT 来快速"浏览"学术论文？比如询问"这款新药疗效如何"或"咖啡对心脏究竟有无作用"。AI 能在数秒内输出一段精炼的概括，表述得似乎很有道理。但关键问题在于：这段概括，真的与原文表述一致吗？近期，一项发布于《皇家学会开放科学》（Royal Society Open Science）的研究 [1] 给出了一个不太乐观的结论：主流 AI 模型在概括学术文献时，会系统性地放大结论，将"对部分人有效"演绎为"对所有人
大模型背后的稀疏矩阵技术
学过线性代数的朋友应该都清楚，矩阵（Matrix）本质上就是将数据按照矩形网格形式排列的集合，这些数据可以是复数也可以是实数。这里就不给出过于学术化的定义了，毕竟这不是专门的数学教程。对很多人而言，矩阵都是个比较抽象的概念。对于纯编程出身的开发者来说，矩阵的应用场景相对有限，通常集中在游戏开发或图形渲染领域。但对于信号处理和电子工程领域的人来说，矩阵的使用频率就高多了。随着人工智能和大型语言模型的兴起，矩阵的用武之地变得越来越广阔。在之前学习AI和大模型的过程中，我们多次接触到稀疏矩阵及其相关的LoRA等
AI前沿快讯：Grok 4.5经济版登场，阶跃星辰加速AI手机布局
◆ AI前沿 · 每日简报 AI前沿快讯：Grok 4.5经济版登场，阶跃星辰加速AI手机布局 ■ 2026.07.09 10:06 CST · 十三的创意空间 · 越思越远 01 SpaceXAI推出Grok 4.5，马斯克誉之为“Opus级模型” ▸ 2026-07-09 03:30 CST // TechCrunch 埃隆·马斯克的科技企业周三揭晓了Grok的最新迭代，宣称提供较其他顶尖AI模型更为经济高效的选项。 ◆ 展望 Grok 4.5凭“Opus级”实力聚焦性价比，或激化大模型价格竞争，促使
AI智能体驱动水文建模：从自然语言到洪水模拟
点击蓝字关注我们论文信息期刊：GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS研究概述水文建模是洪水预警与水资源调控的关键手段，但其繁琐的数据预处理、参数设置与运行流程通常需数周至数月的专业训练，严重制约了其在教学、应急响应和公众场景中的普及。本研究提出一种面向水文建模的AI智能体自主性六级体系（L0~L5），并构建了Level-4原型系统。该系统基于大语言模型（LLM），可将自然语言指令（如“分析2025年7月得州克尔县洪水”）自动解析为数据调取、模型配置、仿真执行、结果诊断与报告生成全流程，同
四部门联合发布意见 加快人工智能与人社领域深度融合
据悉，人力资源社会保障部于7月8日发布消息，该部近日会同国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局联合出台《关于加快推进"人工智能＋人社"应用发展的实施意见》（以下简称《意见》），明确到2027年将推广普及一批人社行业大模型及智能体，谋划约50个具有较高价值的应用场景赋能方向，加速推动人工智能在人力资源社会保障领域的落地实施。人力资源社会保障部相关负责同志指出，《意见》以强化人力资源开发利用为核心任务，深入推进"人工智能＋"行动，促进人工智能产业与人社业务协同发展，积极拓展人社领域人工智能创新应用场景，建
今日AI热点：心理机器人进校园，版权案判决，灾难预测模型
全球首款AI心理疏导机器人通过伦理审查，将在学校试点应用。今日，国际机器人伦理委员会宣布，由中美联合研发的AI心理疏导机器人“心聆3.0”正式通过伦理审查，将于2026年秋季在100所中小学试点运行。该机器人通过多模态情感识别和认知行为治疗算法，能够在对话中识别青少年的焦虑、抑郁等情绪，并提供即时疏导方案。专家指出，此举填补了学校心理健康资源不足的空白，但需警惕隐私泄露和过度依赖风险。我国北京互联网法院今日对“AI绘画版权第一案”作出终审判决：用户使用AI绘画软件输入超过80条详细提示词并对结果进行人工筛
AI技能生态安全分析报告
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