WAIC探展征集｜加入量子位直播共创

于 2025-07-23 18:36:16 发布
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林樾 发自 凹非寺
量子位｜公众号 QbitAI

7月26日，WAIC第一天的下午，我们将在WAIC来一场快闪探展直播！

⬇️ 点击下方按钮，一键预约 ⬇️

如果你在WAIC带来了什么亮眼的新产品&新技术希望在直播露面，欢迎填写下方表单告诉我们。

直播时间有限，我们将会结合实际时间、路线来安排。

  • 探展时间：7月26日 15:00-17:00，每个展位3-5min

  • 探展区域：展馆H1-H4

  • 形式：交流对话，产品展示

  • 征集截止：7月24日 18:00

同时，量子位也会在 H3-A128 设立展位，欢迎来找我们线下见面！

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卡帕西点赞特斯拉餐厅，马斯克：兄弟，你再回来吧
07-24 3
这特斯卡餐厅开业，马斯克好不容易在这个新展台给擎天柱找了份盛爆米花的工作想展示一下，结果它还在营业第一天就小故障了一把。而当时身为OpenAI联合创始人的马斯克看中了他的才华，于是“近水楼台先得月”，于2017年将其挖到了特斯拉。据顾客反馈，Tesla Diner支持在特斯拉车上点单，到店就能直接进去吃，省了等餐的时间。这次特斯拉餐厅里擎天柱虽然不是主角，但一定是最受关注，也最受马斯克重视的那个。离开特斯拉的人不少，但让马斯克这样心心念念迫切想要其回归的，堪称罕见。营业首日，服务员擎天柱，出事故了。
博客
OpenAI资金链告急！紧急启动300亿美金融资，星际之门现在岌岌可危
07-24 3
软银一开始也确实履行了自己的承诺，在最初已完成的一笔100亿美元融资中，软银就领投了75亿，其余联合投资者则出资25亿，后续原定计划是继续加大投资，承诺出资总额75%。但万万没想到，初期项目还在建设，OpenAI就和软银闹得相当不愉快，二者在有关数据中心选址、投资规模等问题上爆发矛盾。，理论上PBC的设计将优先考虑股东的回报，同时也追求具有明显公共利益的项目，否则软银将会减少投资至100亿美元。而即使此次融资成功，没有足够的技术护城河，人才也在相继流失的情况下，网友也并不认为OpenAI能维持多久。
博客
vivo自研蓝河操作系统内核开源！Rust开发新机遇来了
07-24 344
蓝河选用的Rust引入了所有权（Ownership）和借用检查（Borrow Checker）机制，在编译期间强制保证对内存的合法访问，可以防止缓冲区溢出，同时禁止空指针和悬空引用并避免重复释放，减少内存泄漏。尽管成熟操作系统核心多由C/C++编写（比如Linux），但存在一些老生常谈的问题，比如引入内存漏洞、UAF（Use After Free）、缓冲区溢出等，系统稳定性依赖于极其严密的工程规范和人力经验。也是对国产操作系统的一次创新——使用新兴的Rust编程语言，构建内存安全的操作系统内核。
博客
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
07-24 3
实验结果表明，LLMSched在任意一组实验设置上均取得领先的成绩，同时随着任务数量增加，LLMSched的优势变得更为突出，比如，与 Decima 相比，在包含 100、200、300和400个任务的混合工作负载中，LLMSched 分别降低了 38%、65%、73%和 75%的平均 JCT，这展示了 LLMSched 的可扩展性。，通过引入三类新节点来扩展传统任务表征方法实现复合LLM应用任务的有效表征，借助贝叶斯网络识别可降低不确定性的关键节点，并以信息熵衡量节点的熵减程度。该框架引入了三种节点，
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亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
07-24 3
此外，在同样成功率下，Being-H0所需要的真机数据量远少于其他模型（例如，在Pick-Place-Toy任务中，Being-H0在25%真机数据训练的性能已接近其他模型在100%数据上的性能）。这一对比结果有力地证实了本研究数据构建策略的有效性：通过显式构建与下游任务结构高度对齐的预训练数据，能够显著提升模型从视频数据中学习人类动作知识的效果，进而提高下游任务的成功率。值得注意的是，这类视频数据在当前的短视频时代具有极高的易获取性，且天然避免了仿真环境数采带来的“虚拟-现实”差异问题。
博客
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
07-24 3
最终，研究团队通过在广泛领域中实验，验证了CAFT实现multi-token prediction在微调阶段的可行性，其易用性和低成本也展示了其可能替代现有next-token prediction的巨大潜力，为理解模型内部机制提供了新视角。其中L₁指原始next-token损失，β是控制辅助损失的权重（设为0.01，确保主任务优先），γ是反射正弦动态调整因子，训练初期高，后期低，α是几何衰减因子，越远的token权重越小，t指token位置。
博客
硅谷AI初创重新拥抱996
07-24 4
很多年轻、聪明的创业者，在激情投入的同时，已经忘了他们正在制造的种种风险——以及由此带来的巨大法律责任。尽管996这一制度在中国饱受争议，但许多美国AI初创公司却在竞相采用这一模式，甚至直接沿用了996这个名字，只为在激烈的全球AI竞赛中加速追赶中国。她认为，高强度的工作节奏对创始人来说几乎是必然的，但并不应该要求普通员工也跟上这种节奏，“我觉得把这种强度强加给他们并不公平”。然而，目前报名参与的员工还不到10%。他甚至还放话，我们团队每周工作120小时，对手每周工作40小时，这就是他们输得这么快的原因。
博客
因为不用AI写代码，我在终面挂了 | 一个程序员的奇葩面试经历
07-24 5
他认为，在自己的核心领域，AI确实帮不上太多忙。小哥还举了个例子，说一些初级员工在面试时使用像r/interviewhammer这样的工具，来假装自己很有经验，但实际工作时却大跌眼镜。它是一个AI辅助面试应用，能用于普通面试和技术面试，帮助生成具有个人风格的语言表达方式，无需手动操作就能实时生成面试答案。他认为，AI只是一个节省时间精力，提高工作效率的工具，这样他就能专注于真正重要且需要深入思考的事情。还有网友说，对于有经验的程序员来说，使用AI助手会降低他们的生产力，他觉得大概会降低17%。
博客
浙大校友打造AI代码测试神器，零代码零bug，30分钟创建网站
07-24 6
2025年1月，该公司发布TestSprite 1.0正式版，并于7月完成2.0重大版本升级，其Starter版本提供1个月的免费试用，次月起每月费用为19美元。焦云皓，目前为TestSprite的首席执行官，本科就读于浙江大学，在校期间曾赴美国加州大学伯克利分校交流，后于耶鲁大学获计算机科学硕士学位。TestSprite的创新解决方案运用先进的人工智能和机器学习，能够在开发人员提供最少的情况下，提供全面的测试覆盖。截止2025年，90%的web开发人员都使用AI生成代码，但是其生成的代码准确率仅42%。
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奥特曼首次透露GPT-5上手体验：在擅长领域感到无力，往后一靠感到眩晕
07-24 2
奥特曼用一个比喻解释了人类在AI时代的处境：就像地球曾被认为是宇宙中心，后来发现只是太阳系的一颗行星，再后来发现太阳系也只是银河系的一个小点。奥特曼提到了一个十多年前的视频：一个婴儿拿着杂志像操作iPad一样滑动，对那个孩子来说，不能触控的杂志就是“坏掉的iPad”。如果有一天，我们宁愿把研究用的GPU集群交给AI研究员而不是我们才华横溢的人类团队，那就标志着一个完全不同的新纪元的开始。他解释道，几年前出生的孩子或许还有过短暂的“智力优势期”，但他的孩子从出生起就生活在一个AI始终更聪明的世界里。
博客
官方揭秘ChatGPT Agent背后原理！通过强化学习让模型自主探索最佳工具组合
07-23 20
ChatGPT Agent的开发可追溯到2017年的World of Bits项目，最大的变化是训练规模的提升，无论是预训练还是强化学习，计算量可能增加了数十万倍，使ChatGPT Agent的短时间开发得以实现。这个团队的总人数并不多，Deep Research团队最初只有3-4人，Operator团队约6-8人，合并在一起，加上产品和设计人员，也就20到35人，但他们花几个月就完成了这个项目。原本两个功能不同的智能体，就这样在用户的“错用”下合二为一，变成了一个更通用的ChatGPT Agent。
博客
突然发疯！人形格斗冠军机器人凌空回旋踢，架子都干翻，现场研究员：0.0？
07-23 21
开发者必须自行建立网络通信，最关键的是，必须制定通信中断时的安全协议。如果拔掉电源，或BMS上的充电保护触发，由于电池无法吸收的过电压，所有电机和计算机电源可能会永久损坏。一旦电机全力运转时，肢体被夹在机身和机械臂的关节处，可能会造成极其严重的伤害——如果再加上惯性冲击，这股力量足以切断手指，甚至伤及骨头。其实这并不是REXrobot第一次出状况，在5月份的时候，还是Cix，就有机器人“突然”摔倒的问题。简单地说，被吊起来的人形机器人进入了“行走模式”，但没有识别到脚下的路，才导致了这次失控。
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李沐B站更新了！教你手搓语音大模型，代码全开源还能在线试玩
07-23 16
举个例子就是，如果想要教一个徒弟同时会拳脚功夫，但师傅一次又教不了，那就同时教两个徒弟，一个学打拳，一个学踢腿，然后让他们俩天天互相打，打着打着两个就都会拳脚功夫了。最终，这个多模态模型就完成了，不仅可以完成简单的文本转语音，还能实现更复杂的任务，比如让它写一首歌并唱出来，再加上配乐。然后要让模型很好地理解和生成声音，就需要利用模型的文本空间，将语音的语义尽量地映射回文本，当中需要大量的数据支持。传统的语音和文本模型之间相互独立，李沐老师就想，欸，能不能将两者结合起来，直接让LLM用语音进行沟通。
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3D生成补上物理短板！首个系统性标注物理3D数据集上线，还有一个端到端框架
07-23 10
相比于这种分离式的物理属性预测器，PhysXGen利用了物理属性与预定义3D结构空间之间的相关性，不仅在物理属性生成方面取得了显著提升，同时也增强了外观质量如图所示。鉴于3D空间中对物理建模、理解与推理的需求不断增长，团队认为，从上游的数据标注流程到下游的生成建模，构建一个完整的基于物理的3D对象建模体系变得尤为重要。鉴于物理属性在空间上与几何结构和外观密切相关，团队利用预训练的3D先验，以生成具备物理属性的3D资产，从而实现高效训练并具备良好的泛化能力。主要合作者为来自南洋理工大学的。
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AI搜索一夜变天，专为Agent做搜索的赛道能否诞生百亿美金新巨头？
07-23 601
已经具备Agent专家协同、DeepResearch等能力，小宿智能搜索为其提供了精准知识检索、全球数据融合等能力，可毫秒级响应、支撑专家Agent的实时数据需求，并确保每项输出都有可验证的数据支撑。国内市场中，百度、夸克、360也针对AI搜索积极布局，但同样以ToC为主，核心收入来自广告、生态终端浏览等，B端业务仅定位为对整体业务的补充，在企业服务和Agent优化层面的投入都相对有限。不难发现，小宿智能搜索已经几乎完全满足Bing Search API的一切能力，但更具性价比、提供的服务也更全面。
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四款扩散大语言模型全部破防？上交&上海AI Lab发现致命安全缺陷
07-23 69
研究团队首先探究了现有的扩散语言模型的安全对齐效果，如图3，利用两种越狱攻击方法在三个benchmark上对4种扩散LLMs和自回归LLMs的评估结果显示，扩散语言模型的防御力整体上与自回归语言模型相当甚至略微优于自回归语言模型，在dLLMs中Dream-Instruct的安全性最好， MMaDA-MixCoT的安全性最差。不仅构造多样化的提示词内容，还在结构层面引入多粒度的掩码操作（例如整段掩码、关键动词掩码、逐步掩码等），诱导模型生成更具威胁性的补全，同时实现对攻击行为的精细控制。
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马斯克xAI挖走何宜晖：英伟达顶级工程师，西安交大校友
07-23 24
他提到，这段经历让他“有幸与一群才华横溢的团队并肩作战，共同探索前沿AI技术”，并坦言“受益匪浅”。，此前曾在OpenAI就职，DALL-3、GPT-4核心贡献者，本科毕业于清华，硕博毕业于耶鲁。如今，作为英伟达推出的最先进世界模型，Cosmos已正式发布，并宣布可免费用于商业用途。，2023年斯隆奖得主，Hinton手下的助理教授，本科到博士都在多伦多大学。，本科就读于哈佛大学，导师为著名数学家丘成桐教授，曾在微软研究院工作。，本科就读于北京大学，博士毕业于耶鲁大学，曾在Meta、IBM就职。
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AI音效90秒长时可控生成！“狼嚎2秒，蟋蟀鸣8秒”精准搞定！清华&生数科技新研究入选ACM MM 2025
07-23 13
实验中，在10秒时间控制的生成任务中，FreeAudio相较以往的免训练方法具有显著提升，且在无需任何时间对齐的音频-文本训练数据的情况下，取得了可与最先进基于训练方法媲美的效果。同时，训练或微调用于时间控制和长时生成的大规模扩散模型，需要大量的计算资源与工程成本。最后，在波形重建阶段，对相邻片段的重叠区域进行去重裁剪，仅保留一次有效副本，保证生成音频在时域上的连续性与声学上的自然性。总之，本文提出了FreeAudio，一种新颖的免训练T2A生成框架，在时间条件控制的文本到音频生成任务中展现出优越的性能。
博客
开源Qwen凌晨暴击闭源Claude！刷新AI编程SOTA，支持1M上下文
07-23 33
依托阿里云基础设施构建可以同时运行20000个独立环境的系统，让模型在多轮交互中表现优异，尤其是在SWE-bench Verified上实现了开源模型SOTA的效果。Qwen3-Coder包括多个尺寸，其中最强版本Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是。在丰富、真实的代码任务上扩展训练，自动生成多样化测试用例，提高了代码执行的成功率。效果之外，值得关注的是，这一次通义团队同样公布了从预训练到后训练的不少技术细节。而更令人兴奋的是，在开源这条路上，中国模型们当之无愧地正走在最前列。
博客
小扎火速挖走谷歌IMO金牌模型华人功臣！以后还是别公布团队名单了吧
07-23 11
微软对谷歌的挖角行动从6个月前已经开始，由微软AI的CEO Mustafa Suleyman负责，Suleyman本就是DeepMind联合创始人，现在负责从老搭档Hassabis手上挖人，给这件事增加了更多戏剧色彩。任谷歌DeepMind的研究科学家，负责Gemini的强化学习、思考和后训练，还推动了Gemini 2.5的发布，是Gemini 2.5 Pro深度思考的核心贡献者。他不仅是Gemini从1、1.5、2到2.5系列模型的核心贡献者，还领导了谷歌早期对话式AI产品LaMDA和Bard的后训练。
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