Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Beim Laden dieses Videos ist ein Problem aufgetreten. Dies könnte an einem vorübergehenden Netzwerkproblem liegen oder das Video ist möglicherweise nicht verfügbar.

Google Earth AI 迎来大升级通过接入Gemini ，Google Earth 不只是提供图像或数据，而是能主动进行地理空间推理它能自动把不同类型的数据（天气、人口、卫星影像、地形、基础设施）关联起来；能够回答复杂的问题，比如： “这场暴雨会影响哪些地区？” “哪些地方的居民最可能受灾？” “哪些电网和道路可能中断？” 以前，这些分析需要专家团队花费数周甚至数月；现在，Earth AI 结合 Gemini 的推理能力，可以在几分钟内完成。 Google 的长期目标是让 Earth AI： “像语言模型理解文字那样，理解地球的物理系统。”

小互

78,364 subscribers

17,351 Aufrufe • vor 8 Monaten •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Kommentare

Keine Kommentare verfügbar

Kommentare vom Original-Post werden hier angezeigt

Ähnliche Videos

酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具

酷，一款智能地图分析工具：chat2geo，可以用聊天的方式分析卫星图像和地理数据提供自然语言描述需求，Chat2Geo就能理解并转换为专业的地理分析任务，调用Google地球引擎获取卫星数据进行处理分析支持处理卫星图像、分析地理数据以及各种专业分析比如，分析城市问题，查看城市热度分布，检测空气污染情况，观察城市发展变化；做土地分析，可以了解土地使用以及土地变化情况等支持上传自己的矢量数据，将其与GEE的卫星图像数据结合起来进行分析 #地理数据分析工具 #AI城市地址分析 #chat2geo #AI环境分析工具

AIGCLINK

18,027 Aufrufe • vor 1 Jahr

Google 推出 Data Science Agent 一个基于 Gemini 的 AI 数据分析助手你只需要用自然语言描述你的需求，AI 就会自动生成代码，导入数据，执行数据处理、建模和可视化等任务，大幅降低数据分析的门槛。在多步推理基准测试（DABStep）中排名第 4，性能优于 GPT-4.0、Claude 3.5 Haiku 等 AI 代理。

Google 推出 Data Science Agent 一个基于 Gemini 的 AI 数据分析助手你只需要用自然语言描述你的需求，AI 就会自动生成代码，导入数据，执行数据处理、建模和可视化等任务，大幅降低数据分析的门槛。在多步推理基准测试（DABStep）中排名第 4，性能优于 GPT-4.0、Claude 3.5 Haiku 等 AI 代理。

小互

28,256 Aufrufe • vor 1 Jahr

Google 推出 Gemini 2.5 Computer Use 模型今年早些时候，Google 就宣布了将通过 Gemini API 为开发者带来直接操控电脑界面的 AI 能力。今天，Google 正式推出了 Gemini 2.5 Computer Use模型（Gemini 2.5 Computer Use model）。这个专门的模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解与推理能力构建，可以让 AI 智能体像人类一样，直接点击、滚动、输入文字，实现与网页或应用的交互。这一技术在多个网页和移动端界面的任务基准测试中，表现超越了当前领先的同类产品，而且反应速度更快。开发者们现在就可以通过 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提前体验。

Google 推出 Gemini 2.5 Computer Use 模型今年早些时候，Google 就宣布了将通过 Gemini API 为开发者带来直接操控电脑界面的 AI 能力。今天，Google 正式推出了 Gemini 2.5 Computer Use模型（Gemini 2.5 Computer Use model）。这个专门的模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解与推理能力构建，可以让 AI 智能体像人类一样，直接点击、滚动、输入文字，实现与网页或应用的交互。这一技术在多个网页和移动端界面的任务基准测试中，表现超越了当前领先的同类产品，而且反应速度更快。开发者们现在就可以通过 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提前体验。

宝玉

66,158 Aufrufe • vor 8 Monaten

什么是 AI 智能体？（双语字幕）为了解释这一点，我们必须看一看在生成式 AI 领域看到的各种转变。 *** 从单一模型向复合 AI 系统的转变单一模型受限于其训练数据，这影响了它们对世界的认知以及它们可以解决的任务类型。而且，这些模型也难以适应变化。尽管可以对模型进行微调，但这需要大量的数据和资源投资。 **** 示例：查询假期天数例如，我想要为今年夏天计划一次假期，想知道我有多少假期天数可以用。我可以将我的查询输入到一个可以生成回应的模型中。然而，答案会不正确，因为模型并不知道我的身份，也无法访问我的个人信息。因此，模型本身可能对一些任务有所帮助，例如总结文档、撰写电子邮件初稿和各种报告初稿。但当我们围绕模型构建系统，并将模型集成到现有流程中时，魔力便显现出来。设计一个系统来解决前面提到的问题，需要让模型能访问存储我假期数据的数据库。这样，虽然输入到语言模型中的查询相同，但模型会被提示创建一个搜索查询，这个查询可以访问我的数据库。程序会获取信息并得到答案，再将答案输入语言模型中，生成回答句子，如：“Maya，你的假期数据库里还剩下十天。”这样，我能得到正确的答案。 *** 复合 AI 系统的模块化设计 “系统”意味着有多个组件，因此系统本质上是模块化的。我可以有一个模型，选择微调模型、大语言模型、图像生成模型，但也可以有围绕它的程序化组件。可以有输出验证器、解析查询的程序、与数据库搜索结合的工具、与不同工具结合的程序等。当我们谈论系统方法时，我可以分解希望程序完成的任务，选择合适的组件来解决问题。这比微调一个模型要容易得多，使过程更快、更方便。 **** 检索增强生成（RAG）一个流行的复合 AI 系统例子是检索增强生成（RAG）。如果我提出一个完全不同的查询，如问天气情况，这会失败，因为程序的运行路径总是搜索假期数据库，而这与天气无关。因此，复合 AI 系统的大部分都有程序控制逻辑，这些逻辑由人类定义。 *** AI 智能体的作用另一种控制复合 AI 系统的逻辑方式是让大语言模型负责，这在大语言模型的推理能力显著提高时才可能实现。大语言模型可以处理复杂问题，能根据提示词要求将问题分解并制定解决计划。在一个极端，我要求系统快速思考，按照设定的规则行动。在另一个极端，可以让系统慢慢思考，制定计划，逐步解决每一部分，理解困难点并调整计划。当让大语言模型负责逻辑时，就是在采取一种以智能体为中心的方法。 *** 大语言模型智能体的组成部分 **** 推理能力推理能力将模型置于解决问题的核心位置，在设定计划的过程中对每一步进行推理。 **** 行动能力行动能力通过称为“工具”的外部程序实现。这些工具是程序的外部模块，模型可以确定何时及如何调用它们以便最有效地解决提出的问题。例如，网络搜索工具、数据库搜索工具、计算器工具、操纵数据库的程序代码、翻译任务的模型等。 **** 访问记忆的能力 “记忆”可以表示几种含义。模型可以通过程序进行思考，类似于自言自语的内部日志，可以存储并随时取用。这也可以是与智能体互动的对话历史，使体验更加个性化。 *** ReACT 方法配置智能体的受欢迎方法之一是 ReACT 方法，将推理和行动组件结合在一起。 **** 示例：度假计划例如，我计划下个月去佛罗里达，想知道需要带多少瓶两盎司的防晒霜。这是个复杂的问题，有多步计划： 1. 我打算休多少天假？ 2. 我计划在阳光下待多少小时？查看佛罗里达的天气预报。 3. 尝试了解每小时在阳光下的推荐防晒剂剂量。 4. 进行数学运算，确定防晒霜数量。这个系统非常模块化，可以解决更复杂的问题。 *** 复合 AI 系统的未来复合 AI 系统将一直存在，2024 年将看到它们变得更加智能。你可以根据问题的复杂程度在 AI 自治程度上做出权衡。对于狭窄、定义明确的问题，程序化方法更有效。而对于需要独立解决复杂任务的系统，智能体方法更有帮助。大多数情况下，人工仍会参与以提高准确性。原始视频来源：

什么是 AI 智能体？（双语字幕）为了解释这一点，我们必须看一看在生成式 AI 领域看到的各种转变。 * 从单一模型向复合 AI 系统的转变单一模型受限于其训练数据，这影响了它们对世界的认知以及它们可以解决的任务类型。而且，这些模型也难以适应变化。尽管可以对模型进行微调，但这需要大量的数据和资源投资。示例：查询假期天数例如，我想要为今年夏天计划一次假期，想知道我有多少假期天数可以用。我可以将我的查询输入到一个可以生成回应的模型中。然而，答案会不正确，因为模型并不知道我的身份，也无法访问我的个人信息。因此，模型本身可能对一些任务有所帮助，例如总结文档、撰写电子邮件初稿和各种报告初稿。但当我们围绕模型构建系统，并将模型集成到现有流程中时，魔力便显现出来。设计一个系统来解决前面提到的问题，需要让模型能访问存储我假期数据的数据库。这样，虽然输入到语言模型中的查询相同，但模型会被提示创建一个搜索查询，这个查询可以访问我的数据库。程序会获取信息并得到答案，再将答案输入语言模型中，生成回答句子，如：“Maya，你的假期数据库里还剩下十天。”这样，我能得到正确的答案。 * 复合 AI 系统的模块化设计 “系统”意味着有多个组件，因此系统本质上是模块化的。我可以有一个模型，选择微调模型、大语言模型、图像生成模型，但也可以有围绕它的程序化组件。可以有输出验证器、解析查询的程序、与数据库搜索结合的工具、与不同工具结合的程序等。当我们谈论系统方法时，我可以分解希望程序完成的任务，选择合适的组件来解决问题。这比微调一个模型要容易得多，使过程更快、更方便。 ** 检索增强生成（RAG）一个流行的复合 AI 系统例子是检索增强生成（RAG）。如果我提出一个完全不同的查询，如问天气情况，这会失败，因为程序的运行路径总是搜索假期数据库，而这与天气无关。因此，复合 AI 系统的大部分都有程序控制逻辑，这些逻辑由人类定义。 * AI 智能体的作用另一种控制复合 AI 系统的逻辑方式是让大语言模型负责，这在大语言模型的推理能力显著提高时才可能实现。大语言模型可以处理复杂问题，能根据提示词要求将问题分解并制定解决计划。在一个极端，我要求系统快速思考，按照设定的规则行动。在另一个极端，可以让系统慢慢思考，制定计划，逐步解决每一部分，理解困难点并调整计划。当让大语言模型负责逻辑时，就是在采取一种以智能体为中心的方法。 * 大语言模型智能体的组成部分推理能力推理能力将模型置于解决问题的核心位置，在设定计划的过程中对每一步进行推理。行动能力行动能力通过称为“工具”的外部程序实现。这些工具是程序的外部模块，模型可以确定何时及如何调用它们以便最有效地解决提出的问题。例如，网络搜索工具、数据库搜索工具、计算器工具、操纵数据库的程序代码、翻译任务的模型等。访问记忆的能力 “记忆”可以表示几种含义。模型可以通过程序进行思考，类似于自言自语的内部日志，可以存储并随时取用。这也可以是与智能体互动的对话历史，使体验更加个性化。 * ReACT 方法配置智能体的受欢迎方法之一是 ReACT 方法，将推理和行动组件结合在一起。 ** 示例：度假计划例如，我计划下个月去佛罗里达，想知道需要带多少瓶两盎司的防晒霜。这是个复杂的问题，有多步计划： 1. 我打算休多少天假？ 2. 我计划在阳光下待多少小时？查看佛罗里达的天气预报。 3. 尝试了解每小时在阳光下的推荐防晒剂剂量。 4. 进行数学运算，确定防晒霜数量。这个系统非常模块化，可以解决更复杂的问题。 * 复合 AI 系统的未来复合 AI 系统将一直存在，2024 年将看到它们变得更加智能。你可以根据问题的复杂程度在 AI 自治程度上做出权衡。对于狭窄、定义明确的问题，程序化方法更有效。而对于需要独立解决复杂任务的系统，智能体方法更有帮助。大多数情况下，人工仍会参与以提高准确性。原始视频来源：

宝玉

44,356 Aufrufe • vor 1 Jahr

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

小互

85,697 Aufrufe • vor 1 Jahr

兄弟们这个有点强啊而且是完全开源的感觉比OpenAI的演示的那个视觉能力还有点强 Molmo 一个开源的多模态模型，能够识别图像中的物体、场景和活动，并生成准确的描述。 Molmo还支持用户通过2D指向交互，例如用户可以通过手势或点击与图像中的对象进行互动。 Molmo使用的图像字幕数据集完全由人类注释者收集。模型能够根据输入的变化自动调整处理方式，适应不同类型的用户交互和数据格式。 Molmo在开源权重和数据模型中表现最佳，能够与一些专有系统（如GPT-4o、Claude 3.5和Gemini 1.5）相媲美。

兄弟们这个有点强啊而且是完全开源的感觉比OpenAI的演示的那个视觉能力还有点强 Molmo 一个开源的多模态模型，能够识别图像中的物体、场景和活动，并生成准确的描述。 Molmo还支持用户通过2D指向交互，例如用户可以通过手势或点击与图像中的对象进行互动。 Molmo使用的图像字幕数据集完全由人类注释者收集。模型能够根据输入的变化自动调整处理方式，适应不同类型的用户交互和数据格式。 Molmo在开源权重和数据模型中表现最佳，能够与一些专有系统（如GPT-4o、Claude 3.5和Gemini 1.5）相媲美。

小互

44,263 Aufrufe • vor 1 Jahr

吴恩达开发出一种: 智能体物体检测模型 Agentic Object Detection 无需任何数据标注和模型训练，模型仅通过推理就能在图像中检测到目标物体并进行标记。你只需提供一个提示（如“找出未成熟的草莓”），AI代理会进行推理后给出准确的检测结果。类似于OpenAI的O1和DeepSeek R1的推理能力，不过花费时间会长一点，但是准确率更高。

吴恩达开发出一种: 智能体物体检测模型 Agentic Object Detection 无需任何数据标注和模型训练，模型仅通过推理就能在图像中检测到目标物体并进行标记。你只需提供一个提示（如“找出未成熟的草莓”），AI代理会进行推理后给出准确的检测结果。类似于OpenAI的O1和DeepSeek R1的推理能力，不过花费时间会长一点，但是准确率更高。

小互

52,203 Aufrufe • vor 1 Jahr

Mininglamp-AI Mininglamp（2718.HK）开源了两个很有意思的项目： Cider 和 Mano-P 一个解决“Mac 本地跑 AI 怎么更快” 一个解决“AI 怎么真正操作电脑” 可以让你的 Mac 不只是运行 AI，而是成为本地 AI 工作站很多人用 Mac 跑本地模型，会遇到一个问题：芯片很强，但模型跑起来没有想象中那么快 Cider 做的事情，就是把 M5 芯片里的 INT8 TensorOps 更充分用起来，让 LLM / VLM 推理更快、更省内存 Mano-P 则是一个 GUI-VLA Agent，面向端侧设备，可以在 Mac mini / MacBook 上本地推理它不是只能操作浏览器，还能操作桌面软件、网页界面、专业工具和复杂图形化工作流支持复杂 GUI 自动化、跨系统数据整合、长任务规划执行、智能报告生成、自主应用构建技术路径是纯视觉 GUI 操作，截图和任务数据可以不出设备 Cider 解决的是： Mac 本地模型怎么跑得更快、更省内存 Mano-P 解决的是： AI 怎么像人一样看屏幕、操作电脑、完成任务一个是端侧推理加速框架一个是端侧 GUI Agent 模型合起来，就是一套私有 AI 的本地基础设施下面是 Mano-P系统在麻将游戏中的应用：通过纯视觉理解游戏界面，自主完成识牌、分析和决策。

Mininglamp-AI Mininglamp（2718.HK）开源了两个很有意思的项目： Cider 和 Mano-P 一个解决“Mac 本地跑 AI 怎么更快” 一个解决“AI 怎么真正操作电脑” 可以让你的 Mac 不只是运行 AI，而是成为本地 AI 工作站很多人用 Mac 跑本地模型，会遇到一个问题：芯片很强，但模型跑起来没有想象中那么快 Cider 做的事情，就是把 M5 芯片里的 INT8 TensorOps 更充分用起来，让 LLM / VLM 推理更快、更省内存 Mano-P 则是一个 GUI-VLA Agent，面向端侧设备，可以在 Mac mini / MacBook 上本地推理它不是只能操作浏览器，还能操作桌面软件、网页界面、专业工具和复杂图形化工作流支持复杂 GUI 自动化、跨系统数据整合、长任务规划执行、智能报告生成、自主应用构建技术路径是纯视觉 GUI 操作，截图和任务数据可以不出设备 Cider 解决的是： Mac 本地模型怎么跑得更快、更省内存 Mano-P 解决的是： AI 怎么像人一样看屏幕、操作电脑、完成任务一个是端侧推理加速框架一个是端侧 GUI Agent 模型合起来，就是一套私有 AI 的本地基础设施下面是 Mano-P系统在麻将游戏中的应用：通过纯视觉理解游戏界面，自主完成识牌、分析和决策。

小互

12,114 Aufrufe • vor 1 Monat

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

夜谈

25,895 Aufrufe • vor 1 Jahr

英伟达黄仁勋在沙特接受访谈完整版👇 沙特要造AI工厂！一出手就是500兆瓦的部署，跟谁合作？英伟达。这背后是什么逻辑？用能源炼AI！这事得从英伟达和沙特一家叫Humane的AI公司说起。两块Blackwell芯片，就重得拿不动。功耗多少？2500瓦。而沙特要建的，是500兆瓦的计算基础设施。想想这规模人工智能，公认的革命性技术，可能是任何时代最具变革性的。它会改变每个行业，成为每个行业的基础设施。沙特的Humane公司，就要在当地建设这个AI基础设施。但很多人没意识到， AI不仅是变革技术，它本身就是个产业。一个制造业！这个制造业需要什么？能源。沙特有什么？能源。通过英伟达这种AI超级计算机，本质上就是AI工厂。能源驱动这些AI工厂，生成tokens。这些token再被重组成应用程序和解决问题的AI。这就是Humane要为沙特和世界创造的东西。基础设施搞定了，创新就看模型了。生成式AI很火，但黄仁勋还提到了别的。物理世界和物理AI。这跟生成式AI、跟英伟达提供给Humane的平台，是什么关系？过去12年，AI产业发展神速。最早是感知AI：能识别猫、文字、声音、语音。感知AI进化到生成式AI：用文字生成文字，文字生成图像，文字生成化学物质和蛋白质。现在是第三个时代：AI能推理。这种能力的应用就是智能体AI（Agentic AI）。它有自主性，能用工具、能推理、能解决问题，就像电脑里的数字机器人。下一个时代，英伟达正在攻克的，是理解物理规律的AI。物理世界的常识：瓶子倒了会掉下来，理解重力、惯性、因果、物体恒存性、遮挡等等。这些我们人类的常识，要教给AI。下一代物理AI，结合已有的技术，可以被赋予物理形态。这个物理形态，就是机器人技术。 AI的时代发展飞快，今天我们身处智能体AI世界，很快就会进入机器人或物理AI的世界。 Humane这家公司，源于沙特王储的愿景。要在AI全价值链上发力。建设大规模数据中心，目标是到2030年达到1.9吉瓦。还要推进AI芯片、云、模型、应用和解决方案。沙特的目标，是建设自己国家的AI基础设施，参与并塑造这项变革性技术的未来。

英伟达黄仁勋在沙特接受访谈完整版👇 沙特要造AI工厂！一出手就是500兆瓦的部署，跟谁合作？英伟达。这背后是什么逻辑？用能源炼AI！这事得从英伟达和沙特一家叫Humane的AI公司说起。两块Blackwell芯片，就重得拿不动。功耗多少？2500瓦。而沙特要建的，是500兆瓦的计算基础设施。想想这规模人工智能，公认的革命性技术，可能是任何时代最具变革性的。它会改变每个行业，成为每个行业的基础设施。沙特的Humane公司，就要在当地建设这个AI基础设施。但很多人没意识到， AI不仅是变革技术，它本身就是个产业。一个制造业！这个制造业需要什么？能源。沙特有什么？能源。通过英伟达这种AI超级计算机，本质上就是AI工厂。能源驱动这些AI工厂，生成tokens。这些token再被重组成应用程序和解决问题的AI。这就是Humane要为沙特和世界创造的东西。基础设施搞定了，创新就看模型了。生成式AI很火，但黄仁勋还提到了别的。物理世界和物理AI。这跟生成式AI、跟英伟达提供给Humane的平台，是什么关系？过去12年，AI产业发展神速。最早是感知AI：能识别猫、文字、声音、语音。感知AI进化到生成式AI：用文字生成文字，文字生成图像，文字生成化学物质和蛋白质。现在是第三个时代：AI能推理。这种能力的应用就是智能体AI（Agentic AI）。它有自主性，能用工具、能推理、能解决问题，就像电脑里的数字机器人。下一个时代，英伟达正在攻克的，是理解物理规律的AI。物理世界的常识：瓶子倒了会掉下来，理解重力、惯性、因果、物体恒存性、遮挡等等。这些我们人类的常识，要教给AI。下一代物理AI，结合已有的技术，可以被赋予物理形态。这个物理形态，就是机器人技术。 AI的时代发展飞快，今天我们身处智能体AI世界，很快就会进入机器人或物理AI的世界。 Humane这家公司，源于沙特王储的愿景。要在AI全价值链上发力。建设大规模数据中心，目标是到2030年达到1.9吉瓦。还要推进AI芯片、云、模型、应用和解决方案。沙特的目标，是建设自己国家的AI基础设施，参与并塑造这项变革性技术的未来。

墓碑科技

214,713 Aufrufe • vor 1 Jahr

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，能在本地设备上离线运行。讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。但我认为参数和免费都不是重点，真正值得注意的是它原生支持函数调用，意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。我计划的用法是这样的，欢迎交流：日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

AYi

202,090 Aufrufe • vor 3 Monaten

年末的 Google 应该是吃药了，天天放大招！从量子芯片、到 Gemini 2，然后今天的 Veo 2，目测这是现在品质最好的视频生成模型，包括3d 理解和物理规则在内。Veo 2 能更好地理解真实世界的物理现象以及人类动作和表情的细微差别，有助于提升视频的细节和逼真度。你还能用电影摄影的独特语言来简单描述场景：例如要求它提供一种类型、指定一个镜头、建议电影特效，Veo 2 就能实现 - 分辨率高达 4K，长度可延长至几分钟。记得前两天 Jeff Dean 在 NeurIPS 的一个场外活动接受采访时就表示，Google Gemini 在多模态上深根已久，模型能够更好的理解真实世界，这会大大改进生成的品质，而且会优先用来强化自己的产品，例如 Youtube！未来的媒体必定是生成的。。。

年末的 Google 应该是吃药了，天天放大招！从量子芯片、到 Gemini 2，然后今天的 Veo 2，目测这是现在品质最好的视频生成模型，包括3d 理解和物理规则在内。Veo 2 能更好地理解真实世界的物理现象以及人类动作和表情的细微差别，有助于提升视频的细节和逼真度。你还能用电影摄影的独特语言来简单描述场景：例如要求它提供一种类型、指定一个镜头、建议电影特效，Veo 2 就能实现 - 分辨率高达 4K，长度可延长至几分钟。记得前两天 Jeff Dean 在 NeurIPS 的一个场外活动接受采访时就表示，Google Gemini 在多模态上深根已久，模型能够更好的理解真实世界，这会大大改进生成的品质，而且会优先用来强化自己的产品，例如 Youtube！未来的媒体必定是生成的。。。

indigo

102,676 Aufrufe • vor 1 Jahr

酷，阿里出的一个可以让LLM像人类一样在网上搜索信息的多智能体框架：WebWalker，它可以让LLM能自动点击链接、阅读网页、理解信息、最终给出答案，解决传统搜索引擎只能浅层搜索的问题系统包含两个智能体，一个找信息助手，负责点击链接、浏览网页内容；一个判断助手，判断找到的信息够不够，是否需要继续找，给出答案垂直搜索能力强，能处理复杂问题，可以深入多个网页，找到隐藏的信息它可以和现有的AI问答系统（比如RAG）结合，比如RAG系统以前只能找到一些简单的答案，加上WebWalker后，可以增强处理复杂网络信息的能力 #AI上网助手 #WebWalker #AI问答助手 #RAG

酷，阿里出的一个可以让LLM像人类一样在网上搜索信息的多智能体框架：WebWalker，它可以让LLM能自动点击链接、阅读网页、理解信息、最终给出答案，解决传统搜索引擎只能浅层搜索的问题系统包含两个智能体，一个找信息助手，负责点击链接、浏览网页内容；一个判断助手，判断找到的信息够不够，是否需要继续找，给出答案垂直搜索能力强，能处理复杂问题，可以深入多个网页，找到隐藏的信息它可以和现有的AI问答系统（比如RAG）结合，比如RAG系统以前只能找到一些简单的答案，加上WebWalker后，可以增强处理复杂网络信息的能力 #AI上网助手 #WebWalker #AI问答助手 #RAG

AIGCLINK

34,415 Aufrufe • vor 1 Jahr

Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义：过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。也就是：主动式 AI。以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。

Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义：过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。也就是：主动式 AI。以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。

小互

15,584 Aufrufe • vor 1 Monat

微软发布OmniParser V2 将任何大语言模型转变为一个可以与计算机交互的智能代理。让AI可以操控你的电脑执行任务 OmniParser V2将屏幕截图中的信息从像素转化为结构化数据。这些结构化数据能够被 LLM 识别和处理，从而使 LLM 可以更智能地理解和预测下一步操作。这样，任何能够运行的 LLM 都能变成一个“计算机使用代理”，能够执行用户的指令，如： -点击、输入、拖拽等操作。 -进而去执行一些任务图标和高分辨率屏幕的识别上表现更好。 V2 在速度和功能上相较于 V1 提升了60%，并支持多种操作系统和应用程序图标识别。

微软发布OmniParser V2 将任何大语言模型转变为一个可以与计算机交互的智能代理。让AI可以操控你的电脑执行任务 OmniParser V2将屏幕截图中的信息从像素转化为结构化数据。这些结构化数据能够被 LLM 识别和处理，从而使 LLM 可以更智能地理解和预测下一步操作。这样，任何能够运行的 LLM 都能变成一个“计算机使用代理”，能够执行用户的指令，如： -点击、输入、拖拽等操作。 -进而去执行一些任务图标和高分辨率屏幕的识别上表现更好。 V2 在速度和功能上相较于 V1 提升了60%，并支持多种操作系统和应用程序图标识别。

小互

47,084 Aufrufe • vor 1 Jahr

对冲基金巨头城堡(Citadel)创始人肯·格里芬(净资产500亿美元)，谈及过去几个月AI的影响：“原本需要拥有金融硕士或博士，花费数周甚至数月才能完成的工作，如今可以由AI代理在数小时或数天内完成…这些高技能工作正被代理AI自动化”。但是，AI无法判断金融背后的政治和情绪。

对冲基金巨头城堡(Citadel)创始人肯·格里芬(净资产500亿美元)，谈及过去几个月AI的影响：“原本需要拥有金融硕士或博士，花费数周甚至数月才能完成的工作，如今可以由AI代理在数小时或数天内完成…这些高技能工作正被代理AI自动化”。但是，AI无法判断金融背后的政治和情绪。

全球货币 Global Money

20,757 Aufrufe • vor 1 Monat

兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

小互

103,553 Aufrufe • vor 2 Jahren

今天好郁闷，发生了一点不愉快的事情！人生第一次为了自己的愚蠢进了叔所！期待明天的好结果！！！ ⸻ AI 的下一关，不在能力，而在可被证明在模型规模不断被刷新纪录的阶段，有一个问题始终被刻意回避： AI 的结论，是否真的来自它声称的计算过程？ Inference Labs 选择从这个问题切入。他们关注的不是模型性能，而是推理行为本身是否可信、是否可复现、是否可审计。 Proof of Inference 的意义，在于把“我相信模型没问题”变成“模型必须给出证明”。通过零知识证明，系统可以在不暴露模型结构和参数的前提下，确认一次推理： •确实由指定模型完成 •计算过程未被替换或篡改 •输出结果与真实推理一致这不是提高透明度，而是引入约束。在工程层面，DSperse 做的事情同样关键。它把原本高度定制化、专家依赖的 zkML 开发流程，拆解为可复用组件，使“可验证 AI”从研究范畴，进入实际应用范畴。否则，再正确的理念也只能停留在白皮书。目前，可验证推理在性能上的代价仍然明显，但这更像早期加密系统的计算成本问题，而不是路线错误。融资的用途，也正是针对这一层进行系统级优化。如果说过去的 AI 竞争是“谁能算得更快”，接下来的竞争，很可能是：谁的推理能被证明、被追溯、被承担责任。 Inference Labs 所搭建的，不是价值观，而是一层让 AI 输出进入现实系统所必需的验证基础设施。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

今天好郁闷，发生了一点不愉快的事情！人生第一次为了自己的愚蠢进了叔所！期待明天的好结果！！！ ⸻ AI 的下一关，不在能力，而在可被证明在模型规模不断被刷新纪录的阶段，有一个问题始终被刻意回避： AI 的结论，是否真的来自它声称的计算过程？ Inference Labs 选择从这个问题切入。他们关注的不是模型性能，而是推理行为本身是否可信、是否可复现、是否可审计。 Proof of Inference 的意义，在于把“我相信模型没问题”变成“模型必须给出证明”。通过零知识证明，系统可以在不暴露模型结构和参数的前提下，确认一次推理： •确实由指定模型完成 •计算过程未被替换或篡改 •输出结果与真实推理一致这不是提高透明度，而是引入约束。在工程层面，DSperse 做的事情同样关键。它把原本高度定制化、专家依赖的 zkML 开发流程，拆解为可复用组件，使“可验证 AI”从研究范畴，进入实际应用范畴。否则，再正确的理念也只能停留在白皮书。目前，可验证推理在性能上的代价仍然明显，但这更像早期加密系统的计算成本问题，而不是路线错误。融资的用途，也正是针对这一层进行系统级优化。如果说过去的 AI 竞争是“谁能算得更快”，接下来的竞争，很可能是：谁的推理能被证明、被追溯、被承担责任。 Inference Labs 所搭建的，不是价值观，而是一层让 AI 输出进入现实系统所必需的验证基础设施。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐

303,504 Aufrufe • vor 5 Monaten

AI界大佬李飞飞眼光和远见是真的超前啊！直言：“空间智能是人工智能的下一个前沿” 在11个月年YC 的访谈中李飞飞 Fei-Fei Li ： “世界模型要超越平面像素、超越语言，真正捕捉3D结构和空间智能。” 这句话和因果世界模型简直是天作之合。杨立昆、李飞飞这些人在推的世界模型，本质上都在往“真正理解物理世界”这个方向走。但光有3D结构和空间智能还不够，如果模型只学会了相关性，桌子高了2cm还是会直接翻车。 Aether AI的因果世界模型正好补上了这一块：不只是看到“手伸过去物体掉下来”，而是理解“为什么掉、怎样才能不掉”。因果结构让世界模型从“看起来像”进化到“真正懂”。现在两条路线在同时推进：一条是让世界模型拥有更强的3D和空间表征，另一条是给它装上因果推理引擎。两者结合之后，物理AI才有可能从“会模仿”变成“会思考”。这波理念上的对齐，感觉具身智能的下一个范式已经在慢慢成形了。原访谈完整版地址见评论区👇🏻

AI界大佬李飞飞眼光和远见是真的超前啊！直言：“空间智能是人工智能的下一个前沿” 在11个月年YC 的访谈中李飞飞 Fei-Fei Li ： “世界模型要超越平面像素、超越语言，真正捕捉3D结构和空间智能。” 这句话和因果世界模型简直是天作之合。杨立昆、李飞飞这些人在推的世界模型，本质上都在往“真正理解物理世界”这个方向走。但光有3D结构和空间智能还不够，如果模型只学会了相关性，桌子高了2cm还是会直接翻车。 Aether AI的因果世界模型正好补上了这一块：不只是看到“手伸过去物体掉下来”，而是理解“为什么掉、怎样才能不掉”。因果结构让世界模型从“看起来像”进化到“真正懂”。现在两条路线在同时推进：一条是让世界模型拥有更强的3D和空间表征，另一条是给它装上因果推理引擎。两者结合之后，物理AI才有可能从“会模仿”变成“会思考”。这波理念上的对齐，感觉具身智能的下一个范式已经在慢慢成形了。原访谈完整版地址见评论区👇🏻

Berryxia.AI

20,171 Aufrufe • vor 15 Tagen

Genspark 推出“AI Sheets”电子表格AI工具可以像聊天一样让AI自动完成数据搜索、整理、分析与可视化 📊 根据用户输入的提示自动分析并可视化数据。 🔎 能自动查找公司、人物、产品等，无需手动搜索或输入。 🪄 AI 替代公式：使用AI来批量处理数据，突破传统 Excel 的复杂操作限制。只需一句话指令，就能创建数据完整的表格。例如：“我想要一份关于新加坡前100家 AI 创业公司的名单，包括简介、营收估算、融资情况和官网。” AI 就会搜索整理并生成一个已填好数据的完整表格，不用你动一行代码或一个公式。

Genspark 推出“AI Sheets”电子表格AI工具可以像聊天一样让AI自动完成数据搜索、整理、分析与可视化 📊 根据用户输入的提示自动分析并可视化数据。 🔎 能自动查找公司、人物、产品等，无需手动搜索或输入。 🪄 AI 替代公式：使用AI来批量处理数据，突破传统 Excel 的复杂操作限制。只需一句话指令，就能创建数据完整的表格。例如：“我想要一份关于新加坡前100家 AI 创业公司的名单，包括简介、营收估算、融资情况和官网。” AI 就会搜索整理并生成一个已填好数据的完整表格，不用你动一行代码或一个公式。

小互

14,311 Aufrufe • vor 1 Jahr