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Transformer八子之一 初创 Sakana AI 提出 「连续思维机器」 - CTM将神经元活动同步作为核心机制，通过时序信息实现更复杂的神经行为，推理过程更像人类思维 [1] - 神经元可访问自身历史并学习利用这些信息计算下一输出，所有行为均为自然涌现，未被预先设计 [1] - CTM在迷宫求解和图像识别等任务中展现出类人思维过程，思考时间越长准确率越高，且可根据任务难度调整思考时长 [1] 苹果发布 FastVLM， iPhone 直接运行的极速视觉语言模型 - 苹果发布移动端视觉语言模型FastVLM，采用双阶段处理(图像转token、token生成语言)，可直接部署在iPhone等设备上运行 [2] - FastVLM在效率方面表现突出，0.5B版本较LLaVA首token输出快85倍，体积减少3.4倍；7B版本配合Qwen2较Cambrian模型快7.9倍 [2] - FastVLM具有高效处理高分辨率图像的能力，结合轻量级设计，显示出在智能眼镜等移动设备上的应用潜力 [2] 腾讯混元T1-Vision上线元宝：融合多模态原生长思维链 - 腾讯元宝升级视觉模型Hunyuan T1-Vision，能深度理解图片内容，支持多模态原生长思维链，完答速度提升1.5倍 [3] - 应用场景广泛，可识别植物品种、分析棋局、翻译游戏界面、进行选择分析、评估商品价值等实际场景 [3] - 新版本强调"边看图边思考"的能力，通过开启"深度思考T1"模式，可以更精确地捕捉和分析图片中的关键信息 [3] Perplexity 的Comet AI 浏览器开始内测，将在 5 月中旬发布 - 知名AI搜索工具Perplexity推出基于Chromium框架的AI浏览器Comet，预计5月中旬发布，目前开放内测申请 [4] - Comet具备AI Agent能力，能自动执行复杂任务，集成Perplexity的分析工具，简化用户工作流程 [5] - 继Arc推出Dia后，AI浏览器正成为新趋势，并显示出AI与操作系统、跨平台助手深度融合的发展方向 [5] 快手推出AI作图工具Poify，专注于 电商领域，目前免费 - 快手推出专注电商领域的AI作图工具Poify，集成多种功能如文生图、AI模特试衣、背景替换等，目前免费使用 [6] - Poify针对电商场景优化，可降低商品拍摄成本，提高制图效率，增强视觉吸引力，并适配各大电商平台规则 [6] - 相比同类工具，Poify专注电商图像创作，提供简单易用的界面和针对性功能，适合商家快速制作商品展示和营销素材 [6] 字节开源8B代码模型Seed-Coder， 自己筛数据训练自己 - 字节团队开源8B参数代码模型Seed-Coder，采用"LLM教LLM"方式筛选训练数据，构建了支持89种编程语言的6万亿token高质量代码库 [7] - 模型采用Llama 3架构，通过仓库级代码拼接支持32K长度，使用填空训练法和长思维链强化学习提升代码生成能力 [7] - Seed-Coder在HumanEval+等测试中超越70B级模型，在Codeforces达到接近人类铜奖水平，但在通用能力和数学能力方面仍有提升空间 [7] 逆向工程八出各大 AI 的隐藏人设，可能比你想象得还离谱 - 通过逆向工程获取的主流AI系统提示词揭示不同产品定位：GPT-4o注重专业理性，Grok-3强调全能助手，Gemini重视活力友好，DeepSeek追求简洁务实 [8] - 系统提示词作为AI的"行为说明书"，决定了模型的边界、禁区和行为逻辑，其泄露可能导致用户更容易绕过限制或理解模型工作方式 [8] - 系统提示词对AI产品体验影响重大，未来可能发展出让用户自定义提示词的功能，但需要在自由度和安全性之间找到平衡 [8] 18岁高中生独著发顶刊 ，利用AI竟发现上百万个隐藏天体 - 18岁高中生Matteo Paz利用AI处理NASA的2000亿条NEOWISE数据，发现150万个未知天体，独著发表天文学顶刊论文，获得Regeneron科学竞赛25万美元奖金 [10] - 他创新开发VARnet模型，能快速识别天体时间序列数据中的变异性，处理速度达53微秒/天体，在变星识别任务中取得0.91的F1分数 [10] - 研究成果形成首个完整红外变异性巡天项目VarWISE，有望助力探索宇宙起源之谜，Paz已获斯坦福大学录取 [10] Agent 产品如何定价？一文说清 AI 产品的四种付费模式 - AI产品正从按量计费向更高级的付费模式演进：按工作流收费、按结果收费、按智能体收费，最终目标是将定价与客户价值对齐 [11] - AI应用最适合切入那些依赖BPO(业务流程外包)和低薪工作的领域，而非高薪工作，因为后者竞争激烈且用户更倾向于将AI作为辅助工具 [11] - Paid公司为解决AI产品定价难题应运而生，提供完整的账单、发票、变现、定价等后台运营系统，帮助AI公司避免陷入低水平的按量计费竞争 [11] a16z：Git 将被取代，AI 时代的 9 种全新软件开发模式 - a16z预测未来软件开发将围绕AI Agent重塑，核心变化包括意图驱动的版本控制取代Git、AI驱动的动态仪表盘、交互式文档系统等9大趋势 [12] - 开发方式从"自底向上"转向"自顶向上"，开发者通过描述意图让AI Agent寻找合适构建块，并趋向异步协作模式，AI Agent在后台独立执行任务 [12] - MCP(模型上下文协议)有望成为AI Agent能力的通用标准，让各类工具和服务能被AI Agent直接调用，同时AI Agent仍需依赖认证、计费等基础设施服务 [12]