人工智能

硬件设计迎来 AI 变革:Flow Engineering 获 7500 万美元估值融资

硬件设计迎来 AI 变革:Flow Engineering 获 7500 万美元估值融资

硬件设计领域正在被 AI 深刻改变。旧金山初创公司 Flow Engineering 周三宣布完成 5000 万美元 B 轮融资,估值达 7.5 亿美元,Valar、Sequoia、Atreides 等顶级机构联合注资,Roelof Botha 加入董事会。公司主打 AI Agent 产品,帮助 A

未知作者 未知作者 2026-09-30
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NVIDIA Kumo Tabular 发布:表格数据的开源基础模型来了

NVIDIA Kumo Tabular 发布:表格数据的开源基础模型来了

NVIDIA 正式推出 Kumo Tabular,一款开源表格数据基础模型,可在无训练、无调优的情况下完成分类和回归预测,并在 TabArena、BeyondArena 等四大基准测试中位居第一。

未知作者 未知作者 2026-09-29
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Meta Muse值得用吗?安全虚拟机、Sentinel权限代理与普通用户实测建议

Meta Muse值得用吗?安全虚拟机、Sentinel权限代理与普通用户实测建议

Meta Muse把个人AI代理放进云端专用安全虚拟机,并通过Sentinel控制网络访问和敏感操作。本文从可撤回性、权限边界、支付风险和实际使用成本出发,分析它适合做什么、不适合做什么。

未知作者 未知作者 2026-09-29
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AMD 82亿美元收购李飞飞创业公司World Labs,AI算力竞争进入新阶段

AMD 82亿美元收购李飞飞创业公司World Labs,AI算力竞争进入新阶段

AMD宣布以82亿美元收购知名计算机科学家李飞飞创办的AI创业公司World Labs,后者专注于能理解物理世界的"世界模型"。收购完成后,李飞飞将加入AMD担任执行副总裁兼首席科学家。这笔交易预计于年底前完成,尚需监管批准。

未知作者 未知作者 2026-09-28
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GitHub Copilot Canvas:用自然语言构建你的专属工作界面

GitHub Copilot Canvas:用自然语言构建你的专属工作界面

GitHub 推出 Copilot Canvas 功能,允许用户用自然语言描述需求,AI 即可生成可交互的自定义界面。本文详解其核心用法、适用场景与开发者工作流的实际改变。

未知作者 未知作者 2026-09-26
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Anthropic 与 Akamai 签署 116 亿美元七年云服务协议,创 Akamai 史上最大合同

Anthropic 与 Akamai 签署 116 亿美元七年云服务协议,创 Akamai 史上最大合同

Anthropic 同意在七年内向 Akamai 支付 116 亿美元云基础设施费用,这是 Akamai 历史上最大的合同,也是 AI 云计算领域迄今最引人关注的交易之一。该协议还包含认股权证机制,Akamai 向 Anthropic 提供潜在股权。

未知作者 未知作者 2026-09-25
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Chat 之外:GitHub Copilot Canvas 如何重塑 AI 开发交互

Chat 之外:GitHub Copilot Canvas 如何重塑 AI 开发交互

当 AI 对话成为主流交互方式,开发者真的需要用聊天窗口来处理所有任务吗?GitHub Copilot 最新推出的 Canvas 功能,给出了不一样的答案——它让 AI 在一个可定制的全栈应用界面中工作,告别传统聊天框的局限,真正提升开发效率。

未知作者 未知作者 2026-09-24
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ChatGPT 移动端上线语音 Agent 功能:Pro 和 Plus 用户抢先体验

ChatGPT 移动端上线语音 Agent 功能:Pro 和 Plus 用户抢先体验

OpenAI 宣布在 ChatGPT 移动端引入基于语音的 Agent 工作流功能,Plus 和 Pro 订阅用户可通过手机 Work 标签页完成起草文档、总结邮件、创建演示文稿等复杂任务,并支持跨设备继续对话。

未知作者 未知作者 2026-09-23
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AI训练数据需求爆发:Snorkel AI融资3.5亿美元估值达35亿美元

AI训练数据需求爆发:Snorkel AI融资3.5亿美元估值达35亿美元

数据标注公司Snorkel AI宣布完成3.5亿美元E轮融资,估值达35亿美元,是17个月前融资时的近三倍。其年化营收已达3.75亿美元,过去一年增长18倍,标志着AI训练数据赛道进入爆发期。

未知作者 未知作者 2026-09-22
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LLM剪枝新思路:用物理学家的方式裁剪大模型

LLM剪枝新思路:用物理学家的方式裁剪大模型

Multiverse Computing 团队提出一种基于约束二进制优化的 LLM 剪枝方法,将 Transformer 区块选择问题映射为统计物理中的伊辛玻璃模型,在 Llama-3.3-70B-Instruct 上以 50% 压缩率实现 MMLU 超越竞品 23 个百分点。

未知作者 未知作者 2026-09-21
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