美国得克萨斯大学圣安东尼奥分校（UTSA）研究人员开发了一种基于AI的低成本显微镜系统，用于快速检测土壤真菌，助力土壤健康评估。该技术结合机器学习与光学显微镜，通过分析土壤样本视频和图像识别真菌生物量，已在7月9日布拉格戈德施密特会议上展示。研究负责人亚历克・格雷夫斯表示，这一方法可降低传统检测成本，减少对专家依赖，并提供更全面的土壤生物学数据。团队计划未来两年内将技术整合至移动机器人平台，实现从采样到分析的一体化设备。该研究由UTSA教授萨加塔・达塔领导，详细算法预计今年晚些时候发表于同行评审期刊。

UC伯克利推出5000美元全开源人形机器人，网友直呼“抄作业”！ 只需5000美元就能实现人形机器人3D打印？UC伯克利再次带来惊喜！视频中的小家伙正是UC伯克利最新作品——人形机器人Berkeley Humanoid Lite（BHL），正一笔一划认真书写“Hello world”。 BHL身高不...

标题：语音界Deepseek！百度最新跨模态端到端语音交互，成本最高降90% 百度推出行业首个基于Cross-Attention的端到端语音语言大模型，大幅提升语音交互的真实性和情感表达，同时大幅降低语音问答场景的调用成本，最高降幅达90%。 该模型通过创新的跨模态架构，将语音识别和语言模型深度融合...

11B参数模型开源视频生成再创SOTA！训练成本降低10倍。 224张GPU训练，Open-Sora 2.0发布。模型参数达11B，性能媲美30B规模的闭源模型，但成本仅为20万美元。 支持720P、24FPS高画质，生成动作流畅自然。画面细节丰富，场景切换无缝衔接，超越多项开源与商业模型。 创新采用3D自编码器、Flow Matching框架及MMDiT架构，通过多桶训练和3D全注意力机制提升生成质量。同时，开源全流程训练代码，打造强大开源生态。 高压缩比自编码器将推理速度提升10倍，大幅降低生成成本。欢迎访问GitHub仓库，加入社区共同推进AI视频技术发展。

2月18日，DeepSeek宣布推出NSA（Native Sparse Attention），一种硬件对 alignments 且原生可训练的稀疏注意力机制，旨在加速推理并降低成本，同时保持性能。NSA的核心组件包括动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩及细粒度token选择。DeepSeek表示，该机制在通用基准、长上下文任务和基于指令的推理中表现出色，不逊于全注意力模型。更多信息参见：

斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不足50美元的云计算费用，训练出名为s1的人工智能推理模型，表现与OpenAI的O1和DeepSeek的R1相当。然而，该模型并非从零开始，而是基于阿里云通义千问模型进行微调。青年AI科学家谢伟迪表示，s1模型的1000个样本训练更像是“锦上添花”。这种低成本训练依赖于强大的基座模型，且1000个样本在大多数情况下不足以训练出复杂的模型。此外，该方法引发了对AI模型知识产权和伦理问题的讨论。尽管存在争议，这一研究为AI领域提供了新的思考方向。

斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不足50美元的云计算费用，利用阿里云通义千问(Qwen)模型进行微调，训练出了名为s1的人工智能推理模型。该模型在数学和编码能力测试中表现出色，与OpenAI的O1和DeepSeek的R1模型相当。青年AI科学家谢伟迪指出，s1模型的训练仅使用了1000个样本数据，更像是对已有强大能力的通义千问模型进行微调。尽管这种低成本训练展示了AI训练的潜力，但也引发了对AI模型知识产权和伦理问题的讨论。未来，降低成本同时保持高性能仍是AI研究的重要课题。

中国AI大模型创业公司DeepSeek发布了DeepSeek-R1，其在多项基准测试中与OpenAI o1表现相当，尤其在数学和编码任务上。DeepSeek-R1的成本仅为OpenAI o1的三十分之一，引起全球AI圈关注。DeepSeek团队采用直接强化学习方法，省去了大量人工标注数据，大幅降低训练成本。DeepSeek-R1开源并支持商业用途，有望为小公司提供新机会。这一成果显示优化和高效利用资源的重要性，引发关于中国AI发展的讨论。

AI招聘赛道正逐渐引起资本的关注，其在企业招聘和员工求职过程中的应用日益广泛。例如，快消巨头联合利华通过AI系统节省了10万小时的面试时间，每年可减少100万美元的招聘成本。AI驱动的就业平台Earlybird AI和招聘智能平台Tech1M分别在种子轮融资中获得了62.5万英镑和75万美元的投资，...

OpenAI推出GPT-4o mini，这款基于GPT-4o的小型模型在文本智能和多模态推理方面表现出色，超越GPT-3.5 Turbo，且价格极具竞争力，每百万个输入/输出Token定价分别仅为1.09元/4.36元，比GPT-3.5 Turbo便宜60%以上。GPT-4o mini支持长文本记忆和单次输出增长，将在ChatGPT中取代GPT-3.5，且面向开发者提供更多成本效益。尽管GPT-4o mini在某些场景下能与大模型媲美，但OpenAI强调的是通过算法和数据优化而非单纯增大参数，以实现更广泛的人工智能普及。