小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流
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小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流

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AI造富有多猛？周边千万豪宅卖爆，连邓紫棋都躺赚了10倍
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北美今年的新亿万富翁，10亿以上美元身价的年轻人，一眼望去都是AI公司创始人。中国又何尝不是如此…北美今年的新亿万富翁，10亿+美元身价的年轻人，一眼望去都是AI公司创始人，比如37岁的华裔小哥Edwin Chen，比如Scale AI的联合创始人亚历山大·王和郭露西。火到什么程度呢？旧金山售价超过2000万美元的房屋数量创历史新高，当地房租、房价迎来了一波暴涨，就像阿里发展最猛那几年的

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华为智能门锁 2 悦享版开售：AI 掌静脉识别 + 超清猫眼，券后 1799 元
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IT之家 8 月 18 日消息，华为智能门锁 2 悦享版今天上午 10 时 08 分正式开售，发售价 1999 元（IT之家注：可领 200 元券，券后 1799 元；叠加补贴后 1529.15 元起）。京东华为智能门锁 2 悦享版券后 1799 元领 200 元券这款门锁支持 AI 掌静脉识别，采用高清近红外成像技术，可采集手掌深层不易被窃取的静脉图像，且无需担心身高、指纹不清晰等问题。其内置

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六大AI模型被扔进加密市场厮杀，DeepSeek暂为交易之王
AI热点 2月前

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全球六大主流大语言模型（LLM）各发1万美元，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？上周六（10月18日），美国人工智能研究实验室nof1.ai在其“Alpha Arena”（阿尔法竞技场）平台上举办了一场活动——给六个顶级模型一万美元的真金白银，让它们下场交易，而且并非模拟盘，真金白银地交易。这六大模型分别为Anthropic的Claude 4.5 Sonnet、深度求索的DeepSeek

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阿里图像生成模型登顶 HuggingFace，一句话把马斯克“变老”
AI热点 4月前

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就在8月19日，阿里发布了Qwen-Image，这是一个图像生成基础模型。这个模型的特点是，通过系统性的数据工程、渐进式的学习策略、改进的多任务训练范式以及可扩展的架构优化，旨在解决复杂文本渲染和精准图像编辑的核心难题。在AI领域，图像生成技术作为其重要分支，近年来取得了显著进展。无论是从文本直接生成图像（T2I），还是对现有图像进行编辑（TI2I），其核心都在于机器能否精准地理解并以视觉形式

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从Logo设计到梦境解析，一年吸金200万美元，”AI工具箱”的背后逻辑是什么？
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快手可灵 AI 宣布上线“视频音效”功能，向用户限时免费开放
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IT之家 6 月 27 日消息，快手旗下可灵 AI 宣布全系列视频模型上线“视频音效”功能，可在生成视频时同步生成“高质量立体声音效”。目前，该功能已向用户限时免费开放。IT之家注意到，可灵 AI 平台原有的“音效生成”功能中也新增了“视频生音效”模块，支持用户上传视频或调用历史作品，支持一键匹配精准同步的音效。今年 5 月，快手可灵 AI 宣布推出全新 2.1 系列模型，高品质模式（1080p

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烧钱速度吓坏投资者：Meta、微软、谷歌 AI 支出暴增引“泡沫”质疑
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IT之家 10 月 30 日消息，科技巨头正押注未来人工智能的发展，其核心是依靠由成千上万台嗡嗡作响的服务器组成的庞大数据中心集群。如今，这一雄心勃勃计划背后的惊人成本正逐渐清晰浮现，并开始考验华尔街的耐心与信心。来自科技领域不同分支的三家领军企业 ——Alphabet 公司、Meta Platforms 公司和微软公司（Microsoft Corp.），在上个季度的资本支出总额高达约 780

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阿里巴巴，投出AI视频生成赛道最大单笔融资
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爱诗科技CEO王长虎告诉我们，过去两年，公司做对了两件事：不盲目烧钱扩张，不盲目对模型做Scaling。《智能涌现》独家获悉，近日，AI视频生成公司「爱诗科技」完成B轮融资，总金额超过6000万美元。该轮融资由阿里巴巴领投，达晨财智、深创投、北京市AI基金、湖南电广、巨人网络和Antler跟投。据了解，这也是国内视频生成领域单次最大融资额。爱诗在融资和增长上的猛势，是如今国内视频生成赛道集体狂飙

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IT之家 10 月 29 日消息，OpenAI 投资的 1X 科技人形家用机器人 Neo 今日起开启预订，售价为 2 万美元（IT之家注：现汇率约合 14.2 万元人民币）。官方称其为全球首款为改变家庭生活而设计的、可供消费者使用的人形机器人。这款机器人单次充电可运行最长 4 小时，身高 1.68 米，重 30kg，最大承重 25kg，并配备摄像头，可让用户远程查看机器人视角。Neo 可通过移动

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面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有 MLLM 架构的前提

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