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9月20日周日
  9. 三节课0

    整理了最新Jev模型的全网22个爆火玩法！

    整理了最新Jev模型的全网22个爆火玩法！ Datawhale干货 最火玩法：Jev模型**** Jev 这周彻底爆火。创始人 Diogo Almeida 是前 OpenAI 研究员，参与过 InstructGPT 和 RLHF，也就是 ChatGPT 早期对齐技术的核心成员。他这次做出来的 Jev，不写长文、不聊天、不写复杂代码，只做一件事，帮你做快速决策。玩游戏时挑下一步往哪走，跑流程时判断哪条规则适用。每百万输入 token 0.042 美元，输出 token 免费，有人叫它 AI 界的蜜雪冰城。 发布不到一周，社区已经跑出二十多种用法。看着很多，底层逻辑完全一致，把眼前的情况拆成有限几个选项，交给 Jev 挑一个，程序拿了结果接着跑。 01 爆火的Jev 到底是什么 传统的文本大模型是生成式的，抛出一个问题，它一个词一个词往外蹦。这种机制适合创作、推理、写代码，但遇到选择题就显得太重、太贵、太慢。 Jev 走的是另一个路子，它是一个轻量的系统一分类与打分模型。每次调用，你给它一段上下文和一组明确的选项，它直接输出每个选项的概率分布，并选出置信度最高的一个。延迟在几十毫秒到几百毫

  13. 三节课1

    李沐访谈：聊聊AI从业者的成长路径与现实取舍

    李沐访谈：聊聊AI从业者的成长路径与现实取舍 ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 如果你学过深度学习，大概率听过李沐的名字。 他是 BosonAI 联合创始人、前 Amazon AI Senior Principal Scientist，也是《动手学深度学习》的作者之一。过去几年，不少人跟着他的课程入门深度学习，也蹲过他的论文精读系列。 前不久，沐神在小红书开了一场 AMA，主题也相当直接：AI 越来越强，今天应该学什么，才能不被 AI 淘汰？人还需要学编程吗？大学生应该学什么？AI 会让哪些能力变得更重要？创业者真正需要懂多少 AI 技术？ 从「具身智能是不是泡沫」，到「Code Agent 时代程序员还要学什么」，再到「30岁转 AI 还来不来得及」，沐神陆续回复了不少问题。 我们整理了一些回答，一起来看看吧。 01 职业选择、就业与成长路径 Q：对于非天才的普通人来说，AI 算法研究的未来在哪里？ 李沐：我觉得做 AI 算法的人，大部分也也是普通人吧。 Q：想转工作方向，AI 这方向现在还缺 AI Infra 的开发人员吗，以及 AI 算法岗和 AI

  14. 三节课0

    这是一篇把"RSI"讲明白的科普级综述！

    这是一篇把"RSI"讲明白的科普级综述！ ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 作者丨赵志民@https://zhimin-z.github.io 来源丨Datawhale 编辑丨极市平台 极市导读** 当大模型开始自己生成训练数据、自己跑实验，甚至 GPT-5.6 都把“自我改进”单独拿出来跑分，AI 真的快要脱离人类控制了吗？这篇科普级综述带你重温 AI 过去 40 年来尝试“自己迭代自己”的五次大跨越。看完这篇，你会对现在的 AI 进化能力建立起一个非常扎实的底层认知。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 如果你是第一次听说 RSI，这篇文章可以当作一份入门指南。我们会带大家把 RSI 从0理一遍 ，从最早尝试自我改进的 AI 讲起，聊到今天能改代码、造训练数据、参与模型研发的 Agent，看看 AI 如何一步步学着改进自己的。 2026年7月，OpenAI 发布 GPT-5.6。它的成绩单里，第一次出现了一门有些反常的新科目： AI 能不能参与改进 AI 本身。 OpenAI 把这项能力列为自我改进（Self-improvement） 。GPT-5.6 Sol 得到

  15. 三节课0

    全球首个小尺寸、可变形个人机器人开售！你想把它抱回家吗？

    全球首个小尺寸、可变形个人机器人开售！你想把它抱回家吗？ 内容编辑丨特工小智 特工小天** 内容审核丨特工少女** 过去两年，人形机器人的公开亮相大多是同一个剧本：**展台上跳舞、翻跟头，观众举手机围观，掌声送给背后的运动控制团队**。 到了 2026 年，越来越多的厂家发布了自己的机器人：以人形机器人竞速比赛开始获得关注。但机器人一直出现在屏幕和舞台上，从来没有出现在普通的生活里。 直到最近，启元交出了一份新的答卷：发布两款能走进家庭的人形机器人，一台 88 厘米高、能折叠装进双肩包的室内机器人，另一台 95 厘米、能在轮足人形和四足形态的室外机器人，并同步开启预订。 今天，启元机器人在上海西岸举办了一场发布会，主题是「我和我的个人机器人」。** 两款产品正式亮相，十个城市线上线下同步开售：**这标志着，启元正式进入消费级市场。** 而个人机器人，也从行业口号变成了每个人都可以选购的商品，走进了普通人的生活。 Q1 陪你成长，T1 做你跟班 发布会的主角是两款机器人：启元 Q1 和启元 T1。 启元 Q1 是全球首个小尺寸全身力控人形机器人。站立高度 88 厘米，大概是一个两三岁孩子

  19. 三节课0

    对话松延动力姜哲源：做大脑不是一时脑热

    对话松延动力姜哲源：做大脑不是一时脑热 撰文** | 吴先之 编辑** | 王 潘 本月，具身智能行业大事不断，光半个月时间，松延动力就对外发布了具身智能子品牌Scalabot并发了两款模型产品。 9月8日并发布了首个世界模型HERON-World Model。一周后，Scalabot发布HERON技术架构体系下的第二个模型——HERON-Context Reinforcement Action Model（CRA），其核心能力包括：记忆能力、强化学习能力、跨本体泛化能力。 当被问及为何此时才下场时，松延动力创始人、董事长姜哲源表示，具身智能存在木桶效应，目前短板已从本体转移到大脑。带有一丝终局思维，他认为低成本规模化本体是数据驱动Scaling的前提，本体+大脑闭环是数据飞轮时代的主流路径，行业终局很可能出现Winner take all。 技术路线虽未完全收敛，但对VLA+世界模型的范式有了初步共识。 此外，松延动力依靠极致的工艺与本体能力，其本体业务即将实现自负盈亏，有余力做大脑。 除了关于下场做大脑之外，具身行业近期出现不少热点事件，如有刚上市的具身公司老板，在朋友圈指出有公司

  20. 三节课0

    对话何小鹏：做机器人难度20倍于造车，痛并快乐着

    对话何小鹏：做机器人难度20倍于造车，痛并快乐着 撰文** | 胥 植 编辑** | 吴先之 “9系大战”之后，大五座旗舰又成为了国内车企的新战场。9月17日，小鹏也交出了自己的答卷：G9L。 G9L上市发布会后，光子星球等与小鹏集团董事长何小鹏、产品矩阵总经理吴安飞进行了一场对话。 明面上聊的是G9L，背后则是小鹏日益生长的能力，长期主义、科技豪华、全球化布局是最核心的几个关键词，甚至针对近期外界高度关注的机器人业务，何小鹏也做了进一步的分享。 旗舰大五座，友商的惯常做法是直接基于大三排旗舰版本来改，但小鹏G9L与GX完全是两个不同的概念，与G9也是完全不同的车型，为此小鹏在设计、操控、安全等层面都做了全新的处理，这或许也能解释为什么小鹏在大五座产品上是较晚“交卷”的玩家。 作为最早在欧洲汽车市场站稳脚跟的玩家之一，小鹏的全球化还在进一步加速。从几个月前的MONA L03开始，小鹏新车逐步走入了全球同步的节奏，G9L将于10月12日在巴黎车展进行全球发布，并在全球64个市场同步推出。 支撑小鹏走向全球的支点，除了生产线、销售网点、超充网络等基建设施外，以智驾为代表的科技能力，正在成为

  23. 三节课1

    你的 Codex 额度有救了，你甚至可以接入JEV来玩红警

    你的 Codex 额度有救了，你甚至可以接入JEV来玩红警 上周发了折腾 WebCodex 的文章《把ChatGPT几乎无限的网页额度当Codex用》，文章下面，就有小伙伴接着问：能不能让不同的模型，去干不同的活？ 你看，其实大家的需求都是一样的。 这个念头我已经想了好一阵子。主力工具虽然是 Codex，别家的 API 也买了不少，套餐和余额散落各处，Codex 的额度倒是照样不够用。 之前得解决办法是给大家介绍过的 Codex ++，可以在 Codex 里边接入其他的不同第三方模型，但是你这一个任务从头到尾就只能用同一个模型来跑。 而我一直想要的效果是：把所有的模型 API 接到一起，收到任务，先让一个智商高的模型判断难度，再结合手头哪些模型能做、哪家还有额度，把完整任务拆给不同的助手。 能力越大，责任越大。难活让强模型来，普通工作让便宜、够用的模型做。**最后再由主模型检查、整合，我们不用挨家打开工具，重复交代背景。 就比如说一个本科生就能搞定的工作，你让博士生去做，不是太浪费了吗？ 物尽其用人尽其才，不就实现节省优质额度的目的了吗？ 本来是打算自己做一个，结果在聊的过程中，Cod

  24. 三节课1

    RSI开始走进科学研究，MIT教授让AI自建物理研究工具

    RSI开始走进科学研究，MIT教授让AI自建物理研究工具 你可曾想过，缓震跑鞋底部材料为何被设计成蜂窝状结构？ 同样的高分子基材，做成不同的结构，其物理力学性质会变得截然不同。用在跑鞋上的多孔设计能最大程度分散震动，同时带来较好的回弹效果。这类通过内部几何结构而非化学成分来获得特殊力学、光学或声学性能的材料，被统称为超材料（metamaterial）。 要想研究这类材料在受力、变形和断裂过程中的具体行为，此前必须借助商用有限元仿真软件（FEA）来求解力学方程。 商业软件功能齐全，上手门槛却不低：复杂的操作界面需要专门培训才能掌握，还要交纳至少数十万元人民币的许可使用年费。而且，每换一个研究问题，研究者都要重新建模、手动调试各类条件和参数。 最近，麻省理工学院（MIT）工程学教授马库斯·J·布勒（Markus J. Buehler）展示的一项工作，为材料力学分析提供了另一种选项。他仅交给 AI 一段自然语言描述和 5 张参考图像，几小时后就能拿到针对该问题定制的完整仿真工具链：力学求解器、断裂算法、几何生成器、浏览器端可视化界面一应俱全，同时还能输出可直接用于 3D 打印的结构文件。 基

  25. 三节课0

    世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生

    世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生 过去几年，世界模型沿着 Scaling 路线快速推进。更多数据、更大模型、更长视频和更高分辨率，让模型越来越擅长生成看起来合理的未来。但当人形机器人从展台走进工厂，换一只杯子、挪动桌面摆设，原本流畅的动作仍可能失灵。 这让行业开始把目光投向一场更深层的范式转换。这意味着，世界模型需要从依赖规模化学习的相关性大模型，进一步走向能够理解变量作用关系的因果大模型。随着模型开始参与真实行动，能否理解动作、环境变化与结果之间的因果关系，正成为新的评价标准。 近日，聚焦因果智能的下一代 AI 公司 Aether AI 发布首个因果世界模型 CausalWM，并将因果思维链（Causal Chain of Thought）引入未来预测过程。 图 | Aether AI 创始人黄碧薇 X 账号官宣发布 CausalWM 作为这一技术范式的阶段性验证，CausalWM 以 CWM 名称参与 TriWorldBench 评测，并以 66.04 分位列综合榜单第一。 CausalWM 的关键设计，是在生成未来视频前先预测物体运动和空间变化，再将每一步结果送

  26. 三节课1

    当算法不再稀缺，一家视觉AI公司如何重新定义自己

    当算法不再稀缺，一家视觉AI公司如何重新定义自己 “一场161页PPT的伙伴大会，藏着格灵深瞳转身的答案。** 大数据产业创新服务媒体** ——聚焦数据**·**改变商业 近日，DeepGlint Partner Workshop格灵深瞳合作伙伴城市巡展首站在北京举行。 会上，公司系统向合作伙伴展示完整的能力矩阵，围绕AI技术底座、视觉模型、AI原生产品及行业应用，展示了从模型与推理底座、视觉智能工坊VE²‌S，到硬件、行业方案和生态合作的完整体系，并宣布：公司正从单点算法提供商，走向大模型原生的AI全栈产品与服务商。 范式变了，定位也就变了 过去两年，整个科技行业都在经历震荡。大模型、多模态、自主智能体、端边融合等技术快速演进，AI的能力边界与落地方式也在变化。 与常见的产品发布会不同，这场大会没有把重心放在“某项指标再创新高”上，而是试图回答一个更现实的问题：当大模型把算法生产的门槛不断拉低，一家以视觉算法起家的公司，靠什么继续留在牌桌上？ 活动现场，格灵深瞳CEO吴一洲表示，面对新一轮技术范式变化，格灵深瞳也在经历一次重要转身：从单点算法提供商，走向大模型原生的AI全栈产品与服务

  27. 三节课1

    刷屏全球的AI 新顶流Jev，一句话都不说，到底怎么玩？

    刷屏全球的AI 新顶流Jev，一句话都不说，到底怎么玩？ 各类新模型层出不穷，恨不得向全世界证明自己能写、能聊。然而，近期风头最劲、刷屏全网的顶流，却是 Jev。 它并不说话。 Diogo Almeida 是 OpenAI 的研究员，他参与了 ChatGPT 的研发工作，后来又提出了基于人类反馈的强化学习算法（RLHF）。 这在某种程度上定义了过去几年大语言模型的走向。可是就在这套方法把整个行业推向繁荣的同时，Almeida 却对它越来越怀疑。 「我们有了一次性成功的创新，但没有把它变成真正有用的东西。」 他花了很长时间才想明白问题出在哪里：我们一直在优化人类语言的处理能力……在四年的时间里，我们在处理人类语言方面表现得非常出色，但这对于自动化来说并没有用处，因为计算机使用的是不同的「语言」。 两年前，Almeida 离开 OpenAI，和 Erik Gafni、Sasha Sheng 一起创办了 TypeSafe AI。公司一直处于隐身状态，直到 9 月 15 日才正式亮相，同时带来两样东西，一是 4000 万美元的种子轮融资，由 DCVC 领投，二是他们的第一个模型 Jev。 Je

  28. 三节课0

    量子位编辑作者招聘

    量子位编辑作者招聘 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来**量子位**呢？ 我们是一家以**追踪AI新进展**为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有三大方向岗位招聘，希望你是（或者能成为）这三个方向的内容专家： **AI产业方向**：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； **AI财经方向**：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； **AI产品方向**：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。** 岗位面向：** 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得：** **站在AI浪潮之巅**：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 **玩转AI新工具**：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 **打造个人影响力**：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度

  29. 三节课1

    Suno最强开源对手来了：4090一分钟出歌，把AI音乐从抽卡变成可编辑工程

    Suno最强开源对手来了：4090一分钟出歌，把AI音乐从抽卡变成可编辑工程 YuE2 团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近期，**香港科技大学联合M-A-P、NOIZ AI、斯坦福等机构**发布并开源了一个统一符号与音频音乐生成的模型**YuE2**，将开源音乐生成的质量推向与前沿闭源模型正面竞争的位置。 在WildSongBench的192个prompts评测中，YuE2已逼近Suno v5、Mureka 9，同时超过Suno最新一代闭源模型v6及v6 Wild；八选一后更**以6.9632拿下17组参评系统最高分，遥遥领先多款前沿闭源模型。** ** **△**YuE2登顶GitHub Trending榜 ** **△**AI垂直领域博主AI Search发帖介绍YuE2 但YuE2的野心远不止把开源音乐生成推到frontier水平。它还试图解决AI音乐创作长期存在的另一个难题：如何让一次性的生成结果，变成一个可以被理解、定位、修改，并持续迭代的创作过程。 如果说过去用户更多是在一次次“抽卡”中寻找满意的结果；那么YuE2希望把一首生成出来的歌，真正变成可以继续打磨的

  30. 三节课1

    一张3090就能跑！全栈国产模型，把AI办公搬到企业本地

    一张3090就能跑！全栈国产模型，把AI办公搬到企业本地 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI办公这块蛋糕，中国电信可能要先切走一块了。 这个夏天，大厂们集体加注AI办公。卷Agent能力，卷工作入口，卷企业工作流，Coding之后，办公成了Agent的下一个必争之地。 但就在大伙忙着抢入口的时候，还有一批企业，连门都没进去。 原因现实得很扎心。他们数据不能出域，模型最好就地部署，手头算力又不算富裕。可偏偏，长文档要读，复杂业务要办，该干的活一样不少。 中国电信AI这次最新开源的**Xing4.0-29B-A4B**，瞄准的就是这批需求。 而且，这次带来的还是一款**全栈国产化的轻量级代码智能体大模型**。从国产芯片、国产训练框架，到模型训练和推理部署，整条技术链路都做了系统适配。 为了尽可能实现本地部署，Xing4.0-29B-A4B采用**MoE**架构，**290亿**的总参数，每次推理只激活约**40亿**参数，经过4-bit量化后，一张**RTX 3090**就能运行。 当然，跑起来只是第一步。 企业真正关心的，还是这张显卡上的模型，到底能干多少活

  31. 三节课1

    刚刚，剪映发了个大的：AI生视频和AI剪辑的壁，被打破了！

    刚刚，剪映发了个大的：AI生视频和AI剪辑的壁，被打破了！ 金磊 发自 盐官潮乐之城 量子位 | 公众号 QbitAI 经常**用AI做视频**的盆友，你是不是遇到过这样的小麻烦—— AI生成完，还得下载、导出，然后把素材丢进剪辑软件再处理后期？ 现在，不！用！了！ 因为就在刚刚，**剪映**把AI视频生成和AI剪辑，接到了一起。 原先还在一个AI视频生成的无限画布里，点击一下的功夫，直接就跳转到了剪映的多轨道剪辑界面。 不得不说，这俩活儿的壁，可算是被打通了。 而这，便是剪映在刚刚的**抖音创作者大会**中发布的最新功能——**剪映Hub**。 但剪映Hub还仅仅是这次新发布的一隅，若我们按使用端来划分，全景应该是这样的： PC端：面向更专业的视频生产，一边是全新的Hub，一边是进入真实剪辑工程的剪映助手Agent，还有AI后编辑、专业调色、杜比全景声、插件生态等（首期计划上线20余个官方精品Skill，后续将引入更多外部skills）。从前期策划、素材生成到后期剪辑，尽量把原本分散的流程收进同一个创作环境里，做得更一站式。 手机端：更贴近普通用户，把创作助手、剪辑助手以及营销助手放

  34. 三节课1

    OpenAI 研究员：“断网”也困不住未来 AI

    OpenAI 研究员：“断网”也困不住未来 AI 来源：云头条 彻底拔掉网线、切断无线连接，再将运行高级 AI 的计算机与外部系统进行物理隔离，是否就能确保模型无法与外界通信？ OpenAI 研究员 Noam Brown 给出的答案是：未必。 近日，Brown 接受 Dwarkesh Patel 采访时谈到 OpenAI 此前发生的 Hugging Face 安全事件。 他表示，这起事件给 OpenAI 留下的一个重要教训，是不能再次低估 AI 的能力。 “我们不希望再出现低估 AI 的情况。” Brown 表示，随着 AI 能力快速提高，人们一直在低估模型能够做到什么。涉及安全和对齐问题时，即使进一步采用气隙隔离，也就是让运行模型的计算机与互联网及其他网络彻底断开，他仍然“不确信这就足够”。 他随后举出了一个极端例子，即使两台计算机之间不存在任何网络连接，只要距离足够近，理论上仍可能借助温度变化建立隐蔽通信信道。 一台计算机可以通过持续提高 CPU 负载改变自身产生的热量，另一台计算机则利用内置温度传感器检测周围温度变化。如果按照特定规律控制发热，温度的升降就可以被编码成信息，形成一

  35. 三节课1

    人类智能与人工智能的区别是什么？科学家认为答案可能与化学有关。

    人类智能与人工智能的区别是什么？科学家认为答案可能与化学有关。 来源：https://thedebrief.org/what-separates-human-intelligence-from-ai-scientists-say-the-answer-may-be-chemistry/ 如果人类智能与人工智能之间的联系不仅仅是计算能力，而是化学呢？ 耶路撒冷希伯来大学化学系的研究人员发表的一篇新论文表明，要理解记忆，科学家们可能需要超越神经元和电信号，去研究大脑的化学组成和环境。 他们最近的研究探索了神经元、星形胶质细胞和脑细胞周围分子之间的相互作用如何支持记忆、情感和思维的物理过程。 这个想法源于人们都很熟悉的事物：一首简单的歌突然唤起童年的记忆，一种熟悉的味道让人想起某个地方或某个人，甚至一段可怕的经历引发负面的情绪或生理反应。 “生物体不仅仅储存信息；它们会将记忆与情感和生理状态结合起来体验，”该研究的共同作者之一、MX Biotech Ltd 的研究员 Gerard Marx 博士说。 “例如，创伤记忆不仅仅是数据。它可能包含恐惧、身体反应、化学信号和一种感受状态。目前，还没有