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中国AI公司月之暗面在世界人工智能大会推出Kimi K3，模型规模达到2.8万亿参数，被拿来与Anthropic和OpenAI对标。 参数规模不等于真实能力，更遮不住中共审查和数据控制的制度底色。自由世界不能只把这场竞争当成普通的产品竞赛。

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Anthropic CEO 达里奥在印度： AI模型全面碾压大多数人认知能力只剩几年。届时将出现"数据中心里的天才之国"——一群AI代理样样超过普通人，还能以超人类速度协作。这种能力是世界前所未见的。
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Inty News

55,550 views • 5 months ago

卧槽，月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3来了。 Kimi K3 的参数量达到了 2 万亿至 3 万亿（2-3T）级别。 相比之下，当前主流的顶级模型如 Opus 4.8，其参数量大约在 1.5 万亿（1.5T）左右。 Kimi K3 不仅在参数体量上实现了翻倍，同时继续保留了 100 万字（1m）的超长上下文窗口优势。 根据前期测试与行业预期，K3 的综合性能表现将超越当前的 Opus 4.8。 中美之间的AI模型，还有差距吗？😂
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比特币橙子Trader

141,681 views • 7 days ago

马斯克，要用100万颗GPU造智能？ 去年他刚连上20万颗GPU，已经是全球第一。 今年目标：100万颗，成本高达400亿到600亿美元。 这是全世界第一次，有人用这种方式堆出AI的极限。 他不是在建AI模型，而是在造一台超级AI工厂。 用最硬核的方式，把智能硬拼出来。 这不仅是资本的竞赛，更是算力的军备竞赛。 每一块GPU，都是通向通用AI的一块砖。 当别人还在调参数、调算法， 马斯克已经直接开造，砸出来一个AI地基。 这不是模型迭代，而是智能的工业化。 全球AI竞赛，可能从此进入下一个阶段。
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墓碑科技

112,554 views • 8 months ago

最新：Meta CEO小扎今天接受采访的重磅观点： “12-18个月内，Meta 大部分代码将由AI独立完成，超过顶尖工程师。” “（meta的新模型）Behemoth，参数超两万亿。” “制裁限制下，中国团队（如 DeepSeek）不得不做大量优化，才能在模型上达到竞争对手相近的效果” AI 定会带来知识工作的新革命。。。 🧵
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夜谈

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达里奥，从未真正意义输给过中国大模型，他们刷榜或许ok但在真实世界企业合同竞争里只能看到谷歌和OpenAI
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WangNextDoor

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美国人工智能公司Anthropic致函美国国会，指阿里巴巴发起大规模“蒸馏攻击”，Anthropic表示这种蒸馏技术可能帮助中国在AI方面缩小与美国的差距。台湾”人工智慧实验室”创办人杜奕瑾表示，事件凸显美中AI竞争激烈，美国仍具优势，中共制度可能限制中国AI发展。 相关报道👉
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在今天的百度世界大会上，沉寂许久的百度发布其文心5.0（EB5） 模型 似乎是憋了个大招 根据公布的信息,这代模型直接从训练伊始就融合文本、图像、音频、视频训练数据 是一个原生的全模态模型... - 参数规模高达 2.4 万亿 - MoE架构 激活参数比例< 3% 测试了下视频分析能力，感觉是有点东西... 真的能看懂视频，不只是台词，画面分析的也很可以...
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小互

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这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。 而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。 美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。 以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。
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Vincent

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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！
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小互

85,697 views • 1 year ago

昨晚，AI 圈发生了至少 6 件大事。 但真正值得关注的，不是谁又刷了一次榜，而是——AI 的竞争规则正在被重写。 月之暗面 Kimi K3 正式发布： 2.8 万亿参数、100 万上下文、开源、原生多模态。 按照官方基准，它已经开始逼近部分头部闭源模型；价格却只有部分海外模型的约三分之一。 社区第一波实测也很有意思： 视频生成、游戏设计，是目前被提到最多的两个强项。 但它的短板同样明显：发布初期速度很慢，部分任务可能比 GPT 慢 2–3 倍，简单问题甚至需要等待 20–30 分钟。编码和 Agent 能力究竟能不能稳定兑现，还需要更多真实使用数据。 而这期视频里，我认为最关键的变化其实不是 Kimi K3 本身。 当所有大模型都越来越聪明，单纯的模型能力就不再是最大的护城河。 下一轮竞争会变成： 模型能力 × AI Agent × 工作流平台 × 用户黏性。 Codex 日活达到 900 万、OpenAI 推出 230 美元且上架秒空的 AI 控制硬件、GPT Red 开始让模型自己攻击并修复自己——这些信号都说明，OpenAI 已经不只想做一家“模型公司”。 与此同时，Grok Build 宣布开源，Gemini 3.5 Pro 仍在等待正式登场。 最值得思考的问题是： 中国开源模型与美国顶级闭源模型之间的差距，是否已经从半年缩短到只有 1–2 个月？ 我的答案是：能力差距可能真的在快速缩小，但最后决定胜负的，不是发布会和排行榜，而是谁真正被大量使用、谁能进入更多人的日常工作流。 完整视频里，我把参数、价格、社区实测和背后的产业逻辑全部拆开讲清楚了。 如果你还在关注“哪个模型更强”，也许该开始关注“哪个平台能真正改变你的工作方式”了。 #AI #KimiK3 #OpenAI #Codex
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Vic TALK

15,462 views • 7 days ago

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
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indigo

183,911 views • 2 years ago

一个不能说真话的社会，绝不可能产生世界一流的智库和大师；一个思想被禁锢言论无自由的民族，绝不可能成为创新大国并在国家间竞争中立于不败之地；一个价值观与制度实践与现代政治文明格格不入的国家，绝不可能被现代文明国家真正接纳，更不可能引领人类文明进程，最终很快退出历史舞台是必然结局！
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躲猫猫3.0

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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。
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小互

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卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。 这是全球第一个实时多模态世界模型。 它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。 视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。 以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。 这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。
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Berryxia.AI

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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👇🏻
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