K纪元3天前
每周AI事件盘点(12.22-12.28) 1.英伟达新模型NitroGen 无需读取游戏后台数据,用 4 万小时“看直播”学会通玩千款游戏。通过 “以虚促实” 的思路促进具身智能发展。先在海量虚拟环境学控制,再微调到真实机器人/自动驾驶,降低真实世界采样成本。 2.Gemini 3性能飞跃的原因是“更好的预训练”和“更好的后期训练”,认为AI训练的下一站是长上下文、高效检索与成本革命,AI 正在回归“研究时代”,顶级大厂不再只是比拼谁的 GPU 多,而是比拼谁能发现下一个类似 Transformer 级别的底层创新,数据质量取代数据数量,简单的互联网爬虫数据已不再能支撑模型继续进化。 3.智谱发布GLM-4.7模型,主打编程能力,轻松写出植物大战僵尸,强化了"交错式思考"的同时,引入"保留式思考"和"轮级思考"模式。 4.快手遭AI黑产攻击直播间出现大量黄色内容,上万机器人同时开播,内容洪峰冲垮审核,暴露直播AI风控致命短板,业内呼吁升级实时对抗模型,黑产已用AI打摆AI,AI安全进入秒级对抗时代。 5.清华大学智能产业研究院团队首次将“人类驾驶员的脑电信号认知特征”融入自动驾驶模型训练,碰撞率相对下降约 18%,在前车突然切入等高风险场景下,增强后的模型展现出了类似人类驾驶员的防御性驾驶策略,有效避免了事故发生。 6.修图 AI 模型 Qwen-Image-Edit-2511上线,模型最大亮点在于指令遵循能力,能够保持原图主题结构不变前提下对图片进行修改,提升角色一致性。 7.公司将因ai自动化升级而被替代的员工刘某直接辞退,这一做法未获仲裁支持。裁决指出企业主动引入AI属于可预见的商业决策,明确判定“因岗位被 AI 替代而直接解雇员工”属于违法行为。 #NitroGen #ai裁员 #QwenImageEdit2511 #自动驾驶模型训练#快手直播
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【Codx双倍积分】【TecbinAI早报】 英伟达以200亿美元获Groq推理技术授权,吸纳“TPU之父”团队,强化AI工厂实时推理能力(0:07) Google发布开源多模态模型T5Gemma 2,40亿参数×2,支持128K上下文、140+语言及图文输入,可在笔记本运行(0:33) Liquid AI推出26亿参数模型LFM2-2.6B-Exp,纯强化学习训练,在数学与指令遵循上超越263倍大模型(1:01) Grok上线免费“圣诞老人生成”功能,用户可通过模板在照片/视频中自动添加圣诞老人(1:23) 南大联合美团、上交大发布RunawayEvil框架,实现图生视频模型多模态越狱攻击,成功率高达87.6%(1:37) 光帆科技发布全球首款视觉感知主动式AI耳机,可看懂环境、安排日程、叫车推荐,单耳仅11克,明年Q1上市(2:01) 微软计划2030年前全面弃用C/C++,转向Rust语言,目标工程师月均重写百万行代码,提升内存安全(2:18) 字节跳动发布Seed最强数学模型,引入“打草稿”机制,IMO解题能力从银牌跃升至金牌(2:40) 腾讯开源国内首个实时交互世界模型混元WorldPlay 1.5,并成立AI Infra与AI Data部门(2:55) Qwen发布图像编辑闪电模型,4步完成高质量编辑,速度提升10倍,FP8版显存减半(3:14) WPI-ICReDD开发ChemOntology系统,模仿化学直觉,无需训练数据,加速反应路径发现(3:51) 亚马逊拟投资OpenAI超100亿美元,助其支付380亿美元AWS账单,深化云与大模型合作(4:10) 智谱发布GLM 4.7开源模型及Droid工具,超半数日常任务无需闭源模型,显著降低成本(4:25) Kling AI上线Kling 2.6动作控制功能,支持图像参考定义角色动作,举办挑战赛最高奖1000美元(4:36) #Intel #大模型 #Codex #OpenAI #Tecbin
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英伟达发布NitroGen:看4万小时直播学会通用游戏的AI 英伟达近日发布开源基础模型NitroGen,标志着游戏AI向“通用智能体”迈出关键一步。该模型的突破在于其仅通过观看4万小时带有手柄画面的游戏直播视频,就学会了通用游戏操作。 NitroGen的创新在于其“视觉-动作”的端到端学习模式。它通过分析YouTube和Twitch上主播游戏时角落里的手柄叠加画面,将游戏画面(视觉输入)与对应的按键操作(动作输出)关联起来,就像人类玩家通过观察学习一样。 与以往只能精通单一游戏的“专才”AI不同,NitroGen是一个“通才”。它在涵盖1000多款不同游戏的庞大数据集上训练,从而具备了跨游戏的基础“直觉”。测试显示,面对一款全新游戏,它的上手表现比从零训练的模型高出52%。 这项技术的意义远超游戏本身。NitroGen基于英伟达的机器人基础模型GR00T构建,其核心目标是解决机器人领域的“莫拉维克悖论”——即让AI具备在物理世界中行动的低阶智能,远比实现高阶推理更困难。游戏世界由此成为训练未来机器人“通用大脑”的高效、安全的虚拟练兵场。 同时,最新研究显示,如GPT-5.2等大模型已能解决《塞尔达传说》中需要六步前瞻规划的复杂谜题,展现了强大的推理能力。这预示着“高级推理大脑”与“通用控制小脑”的结合,正推动AI从虚拟世界走向真正的物理智能体。
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