一、她不需要经纪人
一年前,苏黎世电影节的峰会上,一个虚拟演员第一次亮相。
她叫蒂莉·诺伍德,做她的人是埃琳·范德费尔登。
范德费尔登是 Particle 6 工作室的创始人。
一年后,蒂莉又回到了这个舞台。
有人问范德费尔登,有没有早想到会掀起这么大的风浪。
她说完全没有。
当初定下的目标,就是[……]
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一年前,苏黎世电影节的峰会上,一个虚拟演员第一次亮相。
她叫蒂莉·诺伍德,做她的人是埃琳·范德费尔登。
范德费尔登是 Particle 6 工作室的创始人。
一年后,蒂莉又回到了这个舞台。
有人问范德费尔登,有没有早想到会掀起这么大的风浪。
她说完全没有。
当初定下的目标,就是[……]
一张几万块买回来的加速卡,可能只跑得出两成的算力。
剩下的部分,卡在“算子”这两个字上。
算子,说白了就是把矩阵乘法这类计算,写成芯片能直接执行的底层代码。
写得糙,芯片就一直在等数据。
写得细,同一张卡能把利用率从两成拉到九成以上。
图注:英伟达侧与昇腾侧的算子工具栈对照。两边解决的是同一件事,[……]
9 月 28 日,匹兹堡的一场机器人会议上,Sharpa 一口气发了三款新品。
它们是机器人本体 D01。
还有新一代灵巧手 W02。
以及一副数据手套 AE01。
三款产品的名字里,藏着一个共同的词。
触觉。
这个词在行业里被念叨了很多年,真正落地却一直很难。
这几年机器人感知的投入,大多压在了视[……]
上下文正在变成办公产品竞争里最关键的一张牌。
谁能拿到用户完整的工作信息,谁就能把活干得更准。
这是这次采访里被反复提起的一句话。
“任何事情都可以成为用户的上下文。”
说这话的人,负责百度个人超级智能事业群。
意思很直白。
你过去写过的文档,是上下文。
同事之间来回的对话,也是上下文。
十年攒下[……]
九月第一天的消息还没凉,Manus 又有了新动作。
它宣布恢复独立运营,才过去不到一个月。
回归后的第一个大版本就端了出来。
名字没改。
只在后面加了个 2.0。
这一版一口气发了三样东西。
新的智能体底座。
一套创作工作台。
还有一款全新的个人助手应用。
桌面端这次升级成了工作台,能剪视频,也能[……]
2.8 万亿参数的模型怎么跑快,眼下是全球算力圈最硬的一道题。
这个数字有多大。
一款国产开源模型的总参数量到了 2.8 万亿,激活参数 1040 亿。
它把开源模型的性能上限又往上推了一截。
代价是装不下。
官方推荐 64 卡起步,甚至更大的集群才让它站得住。
有业内人士估算,未做优化的超节点跑这[……]
一家美国公司发了一份安全报告。
主角本该是被点名的那个模型。
结果很多人读完,记住的却是它的战绩。
起因不复杂。
这家公司点名智谱的 GLM-5.3。
报告说,这套开源模型已经能自己找软件漏洞,还能编写攻击程序。
防滥用的限制也容易被绕过。
结尾提醒整个行业小心。
话很克制。
真正被反复转载的,是[……]
AI 助手把你刚升的职位说错了。
你的第一反应大概是,它又在胡说。
真的如此吗。
不一定。
它可能整理对话时就记岔了。
也可能旧记录还在。
新职位压根没覆盖上去。
还可能记忆里存对了。
回答那一步却换了个头衔。
用户看到的,是同一句错话。
出错的位置,却完全不同。
这个问题以前很难被拆开看。
中国电[……]
过去三周,科技圈最大的变量不是哪个新模型。
是一款应用。
它来自 Meta,名字叫 Muse。
上线十天,它就登上美国应用商店免费榜第一。
把 ChatGPT 挤到了身后。
第十二天,第三方估算它的全球安装量达到 280 万。
资本市场也给了回应。
反应很快。
美国时间 9 月 21 日,它的股价[……]
一篇数学论文里的猜想,被人推翻了。
推翻它的不是同行。
是一个程序。
写下这个程序的人,最初并不相信模型能做研究。
他本来只想试试,模型到底能走多远。
模型没有顺着论文往下证。
它构造了一个反例。
猜想的根基当场松动。
他把推导整理成一封信,寄给原论文的作者。
回信很短。
反例成立。
从那天起,他把[……]