梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学界的"最强大脑"，快被AI出的证明淹没了。 菲尔兹奖得主 陶哲轩 分享了他在IEANTN项目（显式解析数论网络集成项目）中的最新体验： AI生成正确证明的速度太快了，但证明写得太臃肿，人类根本来不及审。 几周前还需要志愿者花数周才能认领完成的形式化任务，现在AI几小时就能搞定。 一个17世纪数学家帕斯卡就注意到的现象正在以全新的方式困扰着当代数学： 生成一个冗长的正确证明，比生成一个简短的正确证明更容易。 陶哲轩把这个现象称为"阻抗不匹配"，而AI把这个矛盾推到了极致。 陶哲轩发布的几乎每一个形式化任务，都能在数小时内被AI工具完成。 项目中待认领的未解决issue队列，基本清空了。 从数周到数小时 陶哲轩主导的 IEANTN 项目，目标是将显式解析数论中大量技术性论文形式化，在Lean证明助手中 建立一个活的、可动态更新的数论估计 网络 。 这个工作涉及大量繁琐的数值验证和参数匹配。 用陶哲轩自己的话说， 这类工作占据了他思考解析数论问题时至少70%的时间 。 按传统方法，他会把单个引理拆分成独立任务发布出去，然后等待志愿者认领——通常要等好几周。 ...

行业折腾许久，核心症结终于浮现，问题从来不是大模型不会读文档，而是传统调参文档本身就有致命缺陷。 为应对这一挑战， 中国科学院软件研究所 的智能软件研究中心和基础软件与系统重点实验室团队，联合推出 PerfEvolve 框架。 潭柘寺 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 数据库自动调参 ，一直是大模型Agent的"看似完美、实则翻车"名场面。 明明喂足了官方文档、参数攻略，LLM Agent上手调参依旧状况百出： 要么照搬老旧参数适配新硬件翻车，要么参数互相"打架"，越调性能越拉胯。 它不教LLM死记参数答案，而是把枯燥的静态调参文档，转化为Agent可直接执行、可自主落地的 过程化调参技能 —— 让AI从"抄答案的应试者"，变身为会实测、会研判、会优化的"资深调参工程师"。 传统调参两大死穴：文档过时+参数互搏 当下主流的LLM数据库调优方案，基本都卡在三个无解难题上。 1、静态文档严重滞后，标准答案早已过时。 市面上绝大多数数据库参数推荐值，都源自多年前的旧版本、旧硬件环境。最典型的就是 PostgreSQL ，不少核心参数的官方建议值还停留 在机械硬盘时代。 如今服务器早已全员SSD、负载模式全面迭 ...

特斯拉Megapod商标申请与AI基建战略 - 特斯拉向美国专利商标局提交了名为“Megapod”的商标申请，计划销售用于AI计算的模块化数据中心硬件系统[1][2] - 该商标申请序列号为99893717，申请日期为2026年6月18日，申请基础为“有意使用”，表明产品尚未正式上市[8][9] Megapod产品定位与构成 - Megapod被描述为一套用于人工智能计算的模块化数据中心硬件系统，包含计算机服务器、AI数据处理硬件、网络设备、配电单元和冷却系统[4][10] - 该系统还包括自包含的模块化AI计算硬件系统，以及用于监控、管理和优化系统的可下载软件[11] - 产品定位类似于“即插即用的AI数据中心模块”，旨在实现快速部署[12][13] 与特斯拉现有产品线的关联 - Megapod与特斯拉现有的Megapack（大型储能电池）和Megablock（更大规模模块化储能系统）一脉相承，构成“mega三部曲”[14][15][44] - Megapack和Megablock解决储能和电力模块问题，而Megapod可能进一步整合服务器、网络、电源、冷却和软件管理，形成面向AI客户的一体化基础设施产品[46][47] 与英伟达的竞争关系分析 - 当前AI数据中心的核心是英伟达的整柜算力系统（如GB200 NVL72），英伟达是模块化AI算力市场的绝对核心玩家[22][23][24] - 特斯拉自身是英伟达的重要客户，其FSD、机器人模型训练及马斯克旗下的xAI均大规模采购英伟达芯片[25] - 特斯拉自研AI芯片历史坎坷，Dojo超算团队已于2025年解散，公司后续重点转向依赖英伟达、AMD等外部算力生态[5][26][30][31] - 因此，特斯拉的Megapod短期未必直接抢夺英伟达的GPU生意，更可能瞄准AI数据中心的电力、储能、冷却、配电和模块化部署等配套环节[31] 特斯拉能源业务与AI数据中心的结合点 - AI数据中心存在剧烈用电波动，对电网稳定性要求高，储能系统可扮演缓冲器角色[37][38][39] - 特斯拉的能源业务，特别是Megapack储能电池，是切入AI数据中心市场的直接入口[35][40] - 有文件显示，xAI从2024年至2026年4月累计采购了约10亿美元的特斯拉Megapack，其中2026年4月单月采购额达2.69亿美元[41] - 这表明电力系统本身正成为AI竞赛的一部分[42] 市场环境与特斯拉的优劣势 - AI数据中心硬件市场已有英伟达、戴尔、Supermicro、Vertiv、施耐德、伊顿等成熟玩家，工程门槛和客户认证周期高[48][49] - 特斯拉的优势在于模块化制造、电池储能、电力控制和马斯克体系内的AI需求[50] - 特斯拉的短板在于企业级数据中心交付经验有限，自研AI芯片路线不稳定，以及客户对其提供关键AI基础设施的接受度未知[50] 相关商业模式与市场想象空间 - 马斯克旗下的SpaceX已通过出租算力获得大额合同：谷歌每月支付9.2亿美元租用约11万块英伟达GPU及相关组件；Anthropic以每月12.5亿美元包下SpaceX旗下Colossus数据中心全部算力[51][52] - 两份合同使SpaceX每月通过“出租算力”收入约21.7亿美元[53][54] - 这为Megapod提供了想象空间：SpaceX将AI算力变为可出租资产，而特斯拉则通过“mega三部曲”切入电力、储能、冷却和模块化部署环节[55] - 在AI公司普遍面临缺电、缺冷却、缺部署速度的背景下，该业务可能比自动驾驶故事更为实际[57]

田晏林 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个单位写错，一个参数偏差，一个步骤顺序颠倒，实验结果可能直接失效。 AI能帮科学家设计实验，却很难真正执行实验。问题出在哪？ 你说它太傻？不。 现在的AI，确实越来越像一个「全能研究员」。 写代码、画图、生成视频只是基础操作。 它甚至开始参与科学研究：阅读论文、提出假设、分析实验数据，甚至帮科学家设计下一步实验方案。 但问题是，如果把AI真正放进一间生物实验室，情况可能完全不一样。 毕竟，在生物实验室里，操作移液器、记录温度、转移培养皿……这些看似简单的动作，背后都有极高的精度要求。 前段时间，被称为Anthropic"史上最强"模型Claude Fable 5，上线后因风险问题被紧急叫停。 强推理能力兼具科研价值与安全隐患， 这是AI进入科研领域最大的尴尬。 有时，它确实能告诉你「应该怎么做」，但大多时候它却未必真的知道「实验到底发生了什么」。 看来大脑再强，没有一套能让AI理解的、统一的 生物实验语言 也不行 。 这两年，虽然 AI4Science 很火，但真正进入产业核心链路的案例不多。 生物学科想要为产业贡献更多价值，实验室的工作必须可以 被工 ...

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek好缺Agent人才啊…… 刚刚，Harness部门负责人崔添翼再次在线直聘： Har nes s部门空缺较大，速来！ 这次一口气放出来的岗位有三个。 缺人缺疯了，崔添翼说：自己每天都在面试， 以及各种地方贴小广告。 执行力MAX的网友们，已经在评论区毛遂自荐了。 Harness研究员（实习全职均可） Harness工程师（全职实习均可） Harness产品经理（限全职） 甚至有人表示，如果DeepSeek需要，可以割爱将自家大将送过来。 真·Boss直聘。 崔添翼Boss直聘 正式开始前，我们也再简单补充下Harness是什么。 打个比方，如果Agent是汽车，模型是发动机，那Harness就是方向盘、变速箱、刹车…… 也可以理解为驯马，想做一个Agent产品，模型之外的所有工作，都是在铸造Harness这块马鞍。 用公式表示就是： Model+Harness =A gent。 而DeepSeek这次招的，是三类不同的「驯鲸师」。 这次最新披露了一个叫「研究员」的岗位。 让我们一起来看看JD—— 「Harness研究员」，核心任务：探索H ...

文章核心观点 - 可口可乐与百度一镜合作，在世界杯期间推出了高度拟真、可实时互动的范志毅数字人及AI生成的广告大片，标志着数字人技术正成为品牌营销的新基础设施，并正在重塑代言、内容生产和营销链路等传统商业模式[40][34][36] 案例：可口可乐世界杯营销创新 - 通过“可口可乐吧”小程序推出范志毅数字人，用户可与其进行实时语音对话，端到端响应时间**不到2秒**，且**24小时在线**[1] - 数字人互动体验超越传统“播片”模式，具备实时接梗、主动引导话题、感知用户情绪、记忆对话上下文及一键切换互动背景等能力[10][11][12][13][14] - 世界杯周期内发布了由AI生成的限定版广告大片（TVC），该片由**prompt生成**，涉及**5人5城**，在运镜、构图及制作各环节均展现出专业级的一致性与完成度[6][7][16][17][18] 技术实现：百度一镜的数字人解决方案 - 技术核心追求**快、像、稳**三者兼得[22] - **快**：实现端到端响应**2秒以内**，需同步完成语音识别、情绪识别、内容生成、多模态（语音、表情、动作）实时生成与对齐[24][25] - **像**：分为两层。**形似**：依靠自研视觉模型实时生成复杂、稳定的表情与动作，无预录素材，在交互场景中表现稳定无形变[28]。**神似**：精准还原上海口音、足球专业知识、热梗，并能结合每日热点实时输出内容[29] - **稳**：底层由**文心大模型**与百度一镜的**数字化群体智能AI大脑**支撑，该架构具备深度思考与任务规划能力，可智能调度多个专家智能体协同完成复杂任务[31][32][33] - 在项目执行前，百度一镜对可口可乐品牌进行了深度学习，将历史TVC与人群分析数据输入模型，确保了产出内容符合品牌调性[19][20] 行业影响与趋势 - 数字人正成为**营销新基建**，应用场景从直播扩展至品牌营销，并获得了国际顶级赛事与全球头部快消品牌的认可[34][35][38] - 百度一镜的数字人业务已形成规模：截至**2025年底**，其数字人主播数已突破**10万**，覆盖**30多个**行业，平台数据显示，数字人直播使开播规模提升**120%**，收入规模提升**140%**，制作成本下降**63.3%**[35] - 市场研究机构IDC和沙利文的报告显示，百度一镜连续两年蝉联中国AI数字人产业市场份额第一、产品综合实力第一[37] - 数字人技术正在重写三个传统商业模式： - **代言模式**：数字化代言人可实现**7×24小时**在线，结合热点实时共创，将代言从短期合作变为长期陪伴[39] - **内容生产**：打破千万级预算的广告制作门槛，导演级内容可通过**prompt生成**，使小品牌也能快速产出高质量内容[39] - **营销链路**：从单向曝光升级为包含互动、UGC裂变、私域沉淀与转化的完整闭环[39] - 行业展望：数字人技术将逐渐从创新案例转变为营销活动的标准配置[43]

编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观 测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 加入我们，你可以获得： AI产业方向 ：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向 ：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向 ：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 站在AI浪潮之巅 ：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具 ：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 AI产业方向 岗位职责： AI产品方向 AI财经商业方向 岗位 ...

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中， 空间理解 从来都不是"看一眼图像"就能解决的问题。 相机持续移动、视角不断变化、目标时隐时现，空间信息从来不是明确且集中的，而是往往分散在长时间视频流里，模型不仅要"看得 见"，更要 "记得住、连得起来、还能持续更新" 。 这使得 流式空间智能 成为多模态大模型迈向真实世界应用的一道关键门槛。 这篇文章的出发点是思考： 多模态Agent如何在动态变化的世界中持续更新自己，而不是每次都像第一次看见世界。 真实世界不是一张静态图片，也不是一段固定长度的视频，而是 一段持续展开的经验流 。 正如人理解空间，也不是一次性看完整个房间，而是在移动、观察、遗忘、修正中，逐渐形成稳定的空间记忆。 近日，由 清华大学博士生刘芳甫 担任一作，联合多位研究者共同完成的 Spatial-TTT ，被计算机视觉顶级会议ECCV 2026正式接收。 对于一项工作而言，入选ECCV不只是多了一个会议标签，也意味着它需要在研究问题、方法创新与实验完整性上接受严格的同行评审。 Spatial-TTT瞄准的，正是多模态模型从"看懂画面"迈向"理解真实 ...

编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在量子位，我们一直盯着AI如何重构物理世界。 而当下最性感的两个硬核载体，无疑是 机器人（具身智能） 与 智能汽车 。 △ 图片为AI生成 如果你对这两个领域的进化速度感到兴奋，不满足于只当个旁观者，而是想和全中国最聪明的一群极客一起，拆解技术底座、看清产业战局。 那么， 量子位Robo 团队的这两个位置，此刻正为你留着： 基本薪酬福利： 岗位一：产业记者 / 科技作者（机器人与智能汽车方向） 你将盯着这两个硬核赛道，去挖最硬的料，写最深的局。 岗位职责： 1. 独家内幕挖掘 ：对机器人与智能汽车行业保持高度敏锐，通过拓展核心人脉圈，追踪大厂战略调整、大牛离职创业、独角兽融资等一手内 幕与风向。 基础月薪10K-20K（根据经验面议）+ 项目奖金 + 商务提成； 优先体验最新智能汽车与拍摄设备，参与行业峰会与技术培训。 职位定位： 这个岗位不再纠结于某款车的车机好不好用、机器人的关节动得顺不顺。 我们希望你聚焦于"产业、资本、技术交叉点"的深度解密。 我们希望你具备： 清爽犀利的文风 ：拒绝公关八股文，追求逻辑严密、观点犀利、信息密度极高的叙事表达。 △ ...