AI资讯新闻榜单内容搜索-

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 
4个半月,OpenAI清空了整个GPT-4家族

4个半月,OpenAI清空了整个GPT-4家族

4个半月,OpenAI清空了整个GPT-4家族

最后一个GPT-4走了。4个半月,OpenAI清空整个GPT-4家族,GPT-4.5是其中最后一个退场的。没有告别,只有一行更新日志——一个模型的退役,正在变成AI圈的日常。

来自主题: AI资讯
8114 点击    2026-06-29 09:51
独家|智平方完成近50亿融资,国家队+产业方+险资+特斯拉链集体加注

独家|智平方完成近50亿融资,国家队+产业方+险资+特斯拉链集体加注

独家|智平方完成近50亿融资,国家队+产业方+险资+特斯拉链集体加注

独家获悉,被称为“最像特斯拉”的具身智能公司智平方近日已完成新一轮融资,总额近50亿元人民币,估值突破200亿。据了解,本轮投资方阵容横跨国家队、大湾区产业资本、保险公司、头部券商及多家特斯拉供应链企业。公开数据显示,智平方此轮融资是迄今国内具身智能赛道单次披露金额最大的融资之一。

来自主题: AI资讯
9240 点击    2026-06-29 09:39
不再只是「会走路的双臂平台」:OpenHLM解放人形机器人的全身移动操作能力

不再只是「会走路的双臂平台」:OpenHLM解放人形机器人的全身移动操作能力

不再只是「会走路的双臂平台」:OpenHLM解放人形机器人的全身移动操作能力

人类在日常生活中协调全身来完成移动操作任务:打开垃圾桶时会踩下踏板,从低处拿东西时需要下蹲,推车时需要同步协调手臂抓握和腿部移动。对试图复刻人类能力的人形机器人来说,身体不应只是「手臂 + 移动平台」,而应是一个能协调手、腰、腿、脚共同完成任务的运动整体。

来自主题: AI技术研报
5831 点击    2026-06-29 09:21
GPT5.6惨遭切脑!Fable 5回归要变弱鸡版?

GPT5.6惨遭切脑!Fable 5回归要变弱鸡版?

GPT5.6惨遭切脑!Fable 5回归要变弱鸡版?

GPT-5.6 Sol被拆分、被按住,Fable 5被全球禁用72小时后才戴着镣铐回归。Anthropic和OpenAI最强模型,双双被「切脑」。

来自主题: AI资讯
6018 点击    2026-06-29 09:21
Dwarkesh Patel:下一代AI,可能是干活干出来的

Dwarkesh Patel:下一代AI,可能是干活干出来的

Dwarkesh Patel:下一代AI,可能是干活干出来的

硅谷著名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 最近抛出了一个问题:AI 的下一代训练范式会是什么?

来自主题: AI资讯
8580 点击    2026-06-29 09:20
英伟达年度「最危险」论文!AI自繁衍代码,无限刷级进化

英伟达年度「最危险」论文!AI自繁衍代码,无限刷级进化

英伟达年度「最危险」论文!AI自繁衍代码,无限刷级进化

年度最危险论文发了!英伟达打破20年封印,让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启,2028年ASI降临真不是玩笑。

来自主题: AI技术研报
5869 点击    2026-06-29 09:20
ICML 2026 Oral|大模型的能力从哪些训练数据来?北大&智源提出「机理数据归因」

ICML 2026 Oral|大模型的能力从哪些训练数据来?北大&智源提出「机理数据归因」

ICML 2026 Oral|大模型的能力从哪些训练数据来?北大&智源提出「机理数据归因」

近年来,大语言模型展现出了越来越强的能力,从上下文学习(In-Context Learning, ICL)到复杂推理、代码生成,这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。

来自主题: AI技术研报
9029 点击    2026-06-29 09:19
葬AI基准测试更新:Seed 2.1 Pro急需摆脱平庸的重力

葬AI基准测试更新:Seed 2.1 Pro急需摆脱平庸的重力

葬AI基准测试更新:Seed 2.1 Pro急需摆脱平庸的重力

豆包产品无敌,但Seed模型一直不温不火,大伙对它的印象就两个: 工资高,隔三差五就有千万年包上亿年包新闻,也不知道真假;多模态,但编程能力不太行。

来自主题: AI资讯
6904 点击    2026-06-29 09:19
从第一性原理看机器人AI:为什么它比大模型更难?

从第一性原理看机器人AI:为什么它比大模型更难?

从第一性原理看机器人AI:为什么它比大模型更难?

这篇来自 Interlatent(一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司) 的文章,试图从第一性原理出发,把现代 AI 机器人技术重新讲清楚:一个机器人到底如何理解世界,如何生成动作,又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。

来自主题: AI技术研报
7359 点击    2026-06-29 09:15