Fermi has yet to generate revenue as it readies its IPO of 32.5 million shares at an estimated price range of $18 to $22 each for trading Wednesday. ...

CNBC is now accepting nominations for the 2026 Changemakers list that features women transforming business and philanthropy, who have accomplished a meaningful achievement in 2025. With a community of 100 women who we've named to our 2024 and 2025 lists thriving and innovating across industries, it's more important than ever to highlight the women defying odds. Just like the women on our first two Changemakers lists, for this upcoming list we're looking for women who are taking novel approaches to old busin ...

文 | 大模型之家 自始至终，Manus一直都"装"得很外国，产品如此、时差亦然……这种"外来和尚好念经"的刻板印象， 酿就了它注定败走的结局。 回首3月6日凌晨,当国内的AI从业者多沉睡在温柔乡时，一款名为"Manus"的智能体产品深夜炸场，彼 时，朋友圈和微信群里流传着一张又一张截图：Manus的邀请码在闲鱼上被炒到几万块，最高时甚至有 人挂出"十万"的标价。有人半开玩笑说，这比买理财更稳妥——毕竟谁都不想错过"AI Agent元年"的车 票。 那几天，北京、上海的创业者群里弥漫着一种躁动感。有人连夜注册账号，有人熬夜等官方放码，有人 打电话找投资人托关系，还有人专门开贴记录自己排队等邀请码的心路历程。仿佛谁先用上，就能抓住 下一个时代的钥匙。 据报道，Manus国内团队约120人，最终仅有核心研发团队约40人迁往新加坡，其余约80名非核心员工 被裁，尽管裁员补偿待遇据称优厚（N+3或2N），但出走海外的唏嘘，也成为了"智能体元年"里一段 略显仓促的"中国往事"。 Manus为何离开？原因比想象复杂 很多人第一反应是：是不是水土不服？其实原因比想象的复杂。 最直接的驱动力，无疑是资本的意志。AI大模型及其 ...

Leveraging MaxYieldâ"¢ ECG to capture real-world exercise data in people living with neurological conditions Generating actionable insights into how cardiac responses may correlate with brain health and outcomes TORONTO, ON / ACCESS Newswire / September 30, 2025 / AI/ML Innovations Inc. ("AIML" or the "Company") (CSE:AIML)(OTCQB:AIMLF)(FWB:42FB), a leader in AI-powered signal interpretation, is pleased to announce a pilot project between its wholly owned subsidiary, Neural Cloud Solutions Inc. ("Neural Clou ...

股价表现 - 公司股价在周一收盘上涨约5% 成为9月表现最佳的中国科技股 [1] - 公司股价年内涨幅超过112% 远超纽交所综合指数13%的回报率 目前交易价格高于其52周高点181.34美元 [2] - 公司股价有望创下自2019年香港上市以来最佳月度表现 周二盘前交易中进一步上涨1.16%至181.99美元 [8][9] 人工智能与云计算业务进展 - 公司积极推动云计算和人工智能发展 是股价上涨的主要驱动力 [1] - 公司的Qwen3-Omni多模态AI系统在Hugging Face趋势模型榜单中排名第一 [3] - 公司云部门推出的Qwen3-Omni系列是首个统一文本、图像、音频和视频的原生端到端模型 在音频识别及图像视频理解方面表现优于其前代产品以及OpenAI的GPT-4o和谷歌的Gemini-2.5-Flash [4] - 公司在Hugging Face的开源模型占据前十名中的半数席位 超越Meta的Llama [5] - 公司上一季度AI相关产品实现三位数增长 云部门销售业绩超出预期 [8] 分析师观点与市场预期 - 晨星高级股票分析师认为公司价值被低估 理由包括增加海外数据中心支出、开源AI模型采用率强劲、芯片性能提升以及云收入增长 [6] - 摩根士丹利分析师在杭州会议后表示乐观 公司承诺进一步投资AI并宣布与英伟达建立合作伙伴关系 [7] - 摩根士丹利将公司2026财年云业务增长预期上调至32% 2027财年上调至40% 依据是资本支出增加、模型升级、新合作伙伴关系以及更快的国际扩张 [7] - 凯西·伍德的方舟投资管理公司在四年后首次重新建仓公司ADR 显示出市场兴趣重燃 [8] - 彭博行业研究分析师认为 公司的全栈云-AI整合以及百度在模型部署方面的进展 可能使中国股市在全球AI叙事中获得更强地位 [9]

新华财经上海9月30日电 我国具身智能产业正在从"单点创新"走向"体系协同"。30日，记者获悉，全国 首个具身智能领域国家级标准化试点"上海虚实融合具身智能训练场标准化试点"已于近日在上海设立。 据悉，该试点将由人形机器人（上海）有限公司（即"国家地方共建人形机器人创新中心"，以下简称 "国地中心"）承担，以上海国地中心主训练场统领、全国各分训练场支撑的"1+N"模式开展。 其中，国地中心主训练场为标准研制核心，河南、江苏常熟、江苏吴江、北京石景山、深圳、河北、重 庆、吉林、陕西榆林等分训练场将结合区域产业特色落地标准验证，以高质量数据反哺主场。预计2025 年归集真机高质量数据15万小时，年产能超百万小时，共同推动国家试点标准体系持续优化。 国地中心表示，此次国家级标准化试点的落地，既标志着上海在人工智能最具突破性的具身智能领域获 得关键性进展，也意味着国家层面以标准化训练场为基石，开启了用标准统一全国主-分训练场，联合 各省市数据归集、标准统一、共建生态、场景落地的新征程。 试点将发挥标准体系引领作用，构建 "基础+特色" 标准体系，围绕 "实体物理场+虚拟训练场+本体／部 组件+场景应用" 四大领域，推 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 LoRA 在绝大多数后训练场景下，能以远低于全量微调的成本，获得几乎同等的效果。 Thinking Machines 将这一现象形容为 LoRA 的低遗憾区间（low-regret region）——即便 不用全量微调，选择 LoRA 也不会让人后悔。 最近，Thinking Machines 真实高产啊。 今天，他们又更新了博客，力推 LoRA，且与全量微调（ Full Fine-tuning ，以 下简称 FullFT ） 进 行了对比。 博客链接： https://thinkingmachines.ai/blog/lora/ 训练大模型，到底该选全量微调还是 LoRA？ FullFT 意味着改动模型的所有参数，效果稳定但成本高昂，显存开销巨大；而LoRA 只改动一小部分 参数，轻量、便宜。但一个关键问题是 ：便宜的 LoRA，效果会不会差很多？ Thinking Machines 最新研究发现，在 小数据量任务 上，LoRA 与 FullFT 几乎没有差距，完全可以 对齐；在 大数据量任务 上，LoRA 的容量不足，承载不了过多新知识，表现略显吃力；而在 强化学习 任务 里 ...

整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 到底是 谁说 ， 今天的 主要 工作 是 等 放假 ？ 明明是 （ 被迫 ） 跟着 各家 AI 团队 卷 生卷 死 ： 继昨 晚 DeepSeek发布DeepSeek V3.2-Exp 、 今 日凌晨 Anthropic推出Claude Sonnet 4.5后 ， 智谱、阿里、蚂蚁、智源也 都 赶在节前最后一 天"卷 " 起来了！ （即梦AI生成） 智谱 ： GLM-4.6 重磅上线 ， 目前国内最强的Coding模型 今天 下午 1 4 : 5 3 ， 智谱 正式发布并开源新一代大模型GLM-4.6，在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力与智 能体应用等多个 方面实现全面提升。 据官方介绍，GLM-4.6在公开基准和真实编程任务中的表现已对齐Claude Sonnet 4、超越DeepSeek V3.2-Exp，是目前国内最强的Coding模型： （1）综合评测：在8大权威测 试（AIME 25、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-B ench、τ^2-Bench、 ...

整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 双节小长假将近，国内国外大模型公司闻风而动，赶在正式放假前让众人"小卷"一波。这不，继昨晚 DeepSeek 发布 DeepSeek V3.2-Exp 之后， Anthropic 又在今天带来了全新升级的 Claude Sonnet 4.5 版本，号称"世界上最好的编码模型"。 最强的编码模型 Claude Sonnet 4.5 来了：可自主持续运行 30 小时 根据官方测试结果显示，Claude Sonnet 4.5 在 SWE-bench Verified 评测里拿下了顶级成绩，这个测试主要看模型在真实世界里写代码的水平。 同时，Sonnet 4.5 在推理和数学等多项测试中也有大幅提升。从下图看出，在 Agentic Coding、Agentic Tool Use 等测试中 Claude Sonnet 4.5 远 超过更昂贵的 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等竞品模型。 实际测试中， Claude Sonnet 4.5 能在复杂的多步骤任务上坚持专注 超过 30 个小时。 相比此前 Opus 4 运行 7 小时左右的时间， Cla ...

9月25日，在零一万物华东数智大会上，零一万物联合创始人沈鹏飞首度官宣亮相，并发表了主题为"跨 越生成式人工智能商业化鸿沟"的演讲。沈鹏飞表示，"生成式AI已经过了'讲故事'的阶段，进入了'做实 事'的新阶段。从模型战争转向应用落地，从训练时代迈向推理时代，谁能真正把AI嵌入业务流程、变 成增长引擎，谁就赢了下半场。" 在沈鹏飞看来，当前生成式AI在企业端落地面临挑战的核心原因，在于三大组织障碍与三大技术障 碍。 三大组织障碍： · 人员阻力，认知冲突：不同层级对AI的认知存在显著差异，造成内部沟通不畅、协作困难，形成第一 道认知鸿沟。 · 组织阻力，部门墙高耸：AI的本质是提升效率，但传统组织依赖信息差维持管理权威，中层管理者担 忧权利被架空；数据难以跨部门共享，流程无法打通，导致"数据拿不到，流程跑不通"；员工普遍害怕 被AI替代，产生焦虑情绪。 · 能力阻力，无法落地：技能短板明显，技术买来却不会用，是许多企业的现实写照。 三大技术障碍： · 场景难：在企业里面，找到大模型的应用场景难，懂技术的IT人不懂业务，懂业务的可能不懂大模型 技术。 · 应用难：大模型应用有较高的技术门槛，企业自己的IT人员很难 ...