Anthropic 15亿美元与版权商和解之后,AI的数据圈地运动或将终结
近期,AI 模型厂商 Anthropic 同意支付 15 亿美元,以和解一桩指控其使用盗版书籍训练其大语言模型 Claude 的集体诉讼。这一创纪录的和解金额不仅标志着 AI 时代首批重大法律支出之一,也为生成式 AI(Generative AI)行业与创意产
近期,AI 模型厂商 Anthropic 同意支付 15 亿美元,以和解一桩指控其使用盗版书籍训练其大语言模型 Claude 的集体诉讼。这一创纪录的和解金额不仅标志着 AI 时代首批重大法律支出之一,也为生成式 AI(Generative AI)行业与创意产
9月15日,阿里巴巴通义实验室正式发布了其最新的语音识别大模型——FunAudio-ASR。这款基于深度学习的端到端语音识别系统,经过创新的Context模块优化,成功将“幻觉”现象的发生率从78.5%大幅降低至10.7%。这一显著的改进为语音识别领域带来了新
9月16日,华为乾崑智能汽车解决方案发文称,乾崑智驾ADS 4支持WEWA架构(世界引擎+世界行为模型),拥有45EFLOPS云端AI算力、10亿公里高质量训练数据。这一算力规模在国内位居首位。EFLOPS是衡量云端超算平台计算能力的单位,1EFLOPS表示每
例如,在蛋白质模拟中,每个水分子均以氧原子(红色)和氢原子(白色)的几何构型参与氢键形成。而隐式溶剂模型(Implicit Solvent Model)将溶剂视为连续介质,用介电常数(ε)描述其静电响应。
近日,国家数据局公布首批104个高质量数据集典型案例,中国电信自主研发的“网络大模型高质量数据集”从全国663个申报案例中脱颖而出,成功入选国家级示范名单。这是继今年5月荣获国务院国资委“央企人工智能行业高质量数据集优秀建设成果”后,中国电信在人工智能与数据要
所提及的这一点至关重要:合作消息的真伪固然有待甄别,但背后所看好的“端侧大模型”方向,的确代表着一种重要趋势。岩山科技自身亦在积极推进端侧大模型技术的发展,此与行业的整体发展趋向相契合。我提出一个假设,即“庄家为收集筹码而故意释放合作假消息,利用上市公司澄清后
自 2024 年 9 月以来,大语言模型在推理方面的展现出了惊人的进展。在代码、数学等结果可以被高效验证的领域,大语言模型已经走出实验室走向实践。医疗领域中的临床推理,要求模型基于强大推理能力,将艰深的医学知识灵活的应用到对病人病情的分析和检验检查结果的解读上
在全球人工智能竞逐的浪潮中,中国科技力量正以前所未有的速度走向世界。然而,AI技术要真正“走出去”,并在国际市场实现价值转化,并非易事。文化差异、本地化壁垒、合规挑战、市场信任缺口,这些现实难题让不少企业望而却步。
眼睛是大还是小、鼻子是挺还是塌、嘴唇是厚还是薄……独特的五官特征构成了一张张独一无二的脸,让人类有了专属于自己的标签。它让我们能在茫茫人海中分得出自己的家人、朋友,可你敢相信吗,有一天,你最为熟悉的脸却可能将你拉进诈骗的深渊……他还是他,但又不是他……这,就是
商务部等9部门印发《关于扩大服务消费的若干政策措施》,其中提出,优化学生假期安排,完善配套政策。在放假总天数和教学时间总量保持不变的情况下,鼓励有条件的地方结合气候条件、生产安排、职工带薪休假制度落实等因素,科学调整每学年的教学和放假时间,探索设置中小学春秋假
近日,国家数据局公布首批104个高质量数据集典型案例,中国电信自主研发的“网络大模型高质量数据集”从全国663个申报案例中脱颖而出,成功入选国家级示范名单。这是继今年5月荣获国务院国资委“央企人工智能行业高质量数据集优秀建设成果”后,中国电信在人工智能与数据要
ChatGPT、Claude、Gemini……这些名字如雷贯耳的语言模型,几乎每天都在刷新我们对AI能力的认知。它们能写诗、解题、生成代码、做翻译,甚至在不少考试中“吊打”人类。
凌晨1点,结构工程师小张还在电脑前翻规范——上次因为没查到最新的《建筑结构荷载规范》,图纸被审图中心打回,这次他不敢大意,可翻了3本规范、查了5个网页,还是没找到想要的条款。旁边的 CAD 图里,刚画了一半的框架柱还等着他算配筋,计算器敲得手指发酸,屏幕上的公
很多同学做几何题时总觉得“这题看着眼熟,就是想不出怎么解”——其实你不是不会,是没认出题里藏的“几何模型”。这些模型就像数学里的“解题模板”,中考60%以上的几何题都围着它们转。今天就把最核心的4个模型讲透,连“怎么认、怎么用”的方法一起给你,下次见题就能秒反
“我们的项目数据涉及国家电网的核心参数,绝对不能流出企业!”某电力企业的信息部王经理,在选择AI工具时,明确提出了“数据安全”的要求。在工程行业,像这样的“数据敏感”需求,并不少见——电力、光伏、市政等领域的项目数据,往往涉及国家安全、企业核心利益,一旦泄露,
在工程领域,“经验”是最珍贵的资产——一个资深工程师的价值,往往体现在对规范的熟悉程度、对图纸的解读能力,以及对复杂问题的推理判断。但随着新能源、特高压等新兴领域的快速发展,工程知识的迭代速度越来越快,通用人工智能大模型的“短板”也愈发明显:
在工程行业几十万亿投入的背后,电力工程、市政工程、文旅建设等细分领域正迎来数字化转型的迫切需求。但传统工程流程中,手工设计效率低、规范查找困难、工具软件冗余等问题,始终困扰着工程师——查一个规范要翻几十个文档,算一个阴影面积要耗几小时,画一张CAD图要反复调整
越来越多寻求构建更大AI模型的公司受到高质量训练数据不足的制约。随着科技公司在网络上搜寻更多数据来训练模型,它们可能越来越依赖潜在的敏感用户数据。Google Research团队正在探索新技术,使生成的大语言模型不太可能"记忆"任何此类内容。
模型 google 语言 gemma vaultgemma 2025-09-16 17:30 12
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据OpenAI介绍,该模型处理耗时任务的能力使其在重构方面特别有用。重构是指改变应用程序代码库的过程,目的不是添加功能,而是提高代码质量。例如,开发人员可能希望减少代码片段的内存使用或提升响应时间。