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随着人工智能的加速发展，我们常常担心AI会突然失控、超越人类控制。然而，最新研究指出，这种「突然失控」的场景或许并非最令人担忧的；AI在各个领域逐步取代人类，导致人类权力和影响力的缓慢流失，可能才是更隐蔽、更难以应对的渐变式风险。
在AI计算资源日益稀缺的时代，Lambda凭借其独特的云GPU解决方案迅速崛起，成为资本市场的宠儿。最近，这家成立于2012年的AI云计算公司宣布完成4.8亿美元D轮融资，累计融资额达到8.63亿美元，跻身AI创投榜云科技赛道第二位，仅次于Coreweave。此次投资阵容强大，包括英伟达、AI技术大牛Andrej Karpathy，以及和硕、超微、纬创、纬颖等行业巨头的战略入股。
官宣免费后，Grok火速登顶美区App Store榜首，同时，xAI也放出官方博文，秀了一把模型的数学、代码、ASCII Art演示。最引人瞩目的两位C位华人，均来自多伦多大学，分别和Hinton、Bengio有交集。
谷歌团队发布LLM硬核技术教科书，从「系统视图」揭秘LLM Scaling的神秘面纱。Jeff Dean强调书中藏着谷歌最强AI模型Gemini训练的更多信息。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。
视频扩散模型新综述来了，覆盖300+文献的那种。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。