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GPT最强语音模型发布，实时翻译面试复盘，《Her》要成真?

6小时前

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吴恩达聊循环工程：用三个Loop，重构AI产品开发全流程

6小时前

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具身智能比较理想的状态就是采数据这件事，从被动“采集型数据”，变成真实业务里持续产生的“场景型数据”，以此推动和加速数据飞轮转起来。这方面具身智能明星创业公司原力灵机做得有点说法，挺有代表性。其核心创始团队出自旷视科技，具备大规模AI模型训练、机器人落地和高可靠硬件量产经验；公司最近又和物流机器人公司Atomix完成合并，补上了真实场景侧的关键拼图。经验和场景在手肯定也不能说稳赢，毕竟如果把一个半吊子模型扔到场景里，它也吃不进or消化不好数据。

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Zero-Shot提升31%！原力灵机DM0.5登场，15万小时数据喂出

6小时前
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OpenAI发布最强语音模型GPT-Live！实时翻译、面试复盘、煲电话粥.....强调交互的愉悦感和对话流动性。

行业密探
「没了李开复，零一万物还有什么？」一个敢问一个敢答

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同声传译一夜失业！GPT-Live瞬间翻译，老太太现场抬杠AI看傻全网

17小时前

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过去一年，世界模型成为AI行业的热词。
真正的世界模型，不只是连续生成画面，而是能够理解空间、预测接下来的世界状态（next state）。其中，实时性很重要，因为不管是机器人决策、还是游戏娱乐，>30FPS的帧率，才能被称之为“流畅”。但是这一条件，绝大部分已有的世界模型都不满足。近期，专注于4D世界模型研发和产业化的魔芯科技，联合浙江大学潘云鹤院士、华为等，正式发布：首个全栈基于国产NPU的实时交互世界模型MoWorld。推理速度直接飙过50FPS，而部署成本却只有同规模GPU方案的30%。 50FPS、成本打掉70%，魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代

行业密探
50FPS、成本打掉70%，魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代

1天前
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过去一年，VLA、机器人基础模型、世界模型轮番登场。
一个个demo看起来越来越丝滑：叠碗、插管、收纳、倒水、整理桌面，机器人似乎终于开始听懂人话、理解世界、动手干活。但问题是：这些模型到底谁更强？强在哪里？能不能从仿真走到真实世界？离真正的通用操作机器人，还有多远？现在，一个新的“登山路线图”来了。曾推出RoboTwin系列基准的原班团队，又带来了RoboDojo：一个统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8

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具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8

1天前

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今天的AI已经很会“输出”了。
语言模型预测下一个token，于是可以回答问题、写文章、写代码。图像和视频模型预测下一帧，于是可以生成越来越逼真的视觉内容。具身模型预测下一步动作，于是机器人开始能够完成抓取、放置、整理等任务。但这些能力背后，仍然有一个更底层的问题：模型到底是在学会某一种输出，还是已经理解了世界状态本身如何变化？智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布的技术报告Orca: The World is in Your Mind，想探索的正是这个问题。别让AI一上来就“进厂打螺丝”：智源要先教模型理解世界如何变化

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别让AI一上来就“进厂打螺丝”：智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化

1天前

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前OpenAI安全副总裁、Thinking Machines Lab联创翁荔，又发新博客了。
这回讨论的是AI自进化，她提出了一条现实路径：不一定从模型直接改写自己的权重开始，而是先从Harness开始。这篇博客题为《Harness Engineering for Self-Improvement》。其中，Harness可以简单理解为模型外部的运行系统，决定模型如何调用工具、管理上下文、读写文件、拆分任务、调用子Agent、验证结果，以及从失败中复盘。 DeepSeek研究员崔添翼也第一时间转发了，还画了重点： Harness方向的自进化，和模型方向的自进化一样，都是非常可能出成果的方向。他还提出，Skill就是Harness自进化中比较初级的一种形式：从 prompt层面进行自进化。博客原文信息量巨巨巨大，请各位看官做好心理准备~

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行业密探
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」，DeepSeek崔添翼转发附议

1天前
这个省token的邪修大法直接砍掉Fable 5七成账单

1天前

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