第一次用any大善人的claude 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
我朋友用超过了5年的github账号申请，绑定的清华的学生邮箱，但是收不到l站的邮件，有佬友知道是什么原因吗（所有地方包括垃圾邮箱都看过了） 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
嗯，单位不是软件开发类，只是在AI浪潮下，需要拥抱它，使用它，驾驭它，百分之98的业务在应用层，如果你入职，你周边没有会软件开发的，需要你自食其力。嗯，正规企业编制合同，因为是职能部门，可能还会有一些公会活动服务，反正一些零零碎碎打杂的事情，不过不多！考虑工作3-6年的！ 职位名称： AI 应用研究专员 / 智能技术助理 需求部门：信息部 工作职责 1. AI 技术应用与落 地 • 跟踪 AI 前沿技术动态，评估新技术在设计院的适用 场景 • 负责 AI 工具（如大语言模型、图像生成等）的部署、配置 与优化 • 协助各部门将 AI 技术应用于实际 业务场景 2. 技术文档 与报告撰写 • 负责信息部月度工作报告 的撰写与编辑 • 编制 AI 技术应用案例、操作 手册、培训材料 • 参与技术方案、立项报告、验收材料等文档编写 3. 科研项目管理 • 配合申报 AI 相关科研课题 ，参与项目全过程管理 • 整理 AI 应用成果，协助完成报奖材料 • 配合项目 审查、财务管理和审计工作 4. 培训与技术支持 • 组织 A I 知识分享会、内部培训活动 • 为其他部门提供 AI 工具使用技术支持 • 维 护 AI 相关系统和平台日常运行 任职资格 1. 学历要求 • 硕士学位优先，具有 A I 项目经验者优先 2. 专业背景 • 计算机科学与 技术、人工智能、数据科学、软件工程等相关专业 • 具有建筑学、土 木工程等跨学科背景者优先 3. 能力要求 • 熟悉主流 AI 框架和工 具 • 具备大语言模型应用开发或部署经验 • 具有良好的文字功底，能独立撰写技术报告和方案文档 • 对 AI 前沿技术保持敏感，学习能力强 4. 素质要求 • 身体心理健康、品行端正、热爱科研工作 • 责任心强 ，科学研究态度严谨 • 具有良好的合作 精神和沟通能力 • 能承受一定工作压力，适应多任务并行 5. 加分项 • 在 AI 领域重要期刊 / 会议发表过论文 • 有开源项目贡献或技术博客 • 具有设计院、科研院所工作经验者优先 薪资 根据学历、经验、能力面议 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Yahoo Finance Jensen Huang Joins Elite Tsinghua University Advisory Board That Includes Tim... Nvidia Corp. (NASDAQ:NVDA) CEO Jensen Huang has reportedly agreed to join the advisory board of one of China's most prestigious universities. Nvidia CEO Joins Elite Tsinghua Advisory Board Huang accepted an invitation to join the advisory board of... 据《金融时报》周三援引知情人士报道，黄已接受邀请，加入清华大学经济管理学院顾问委员会。 董事会成员包括一些全球最杰出的商业领袖。苹果公司 （NASDAQ：AAPL）首席执行官蒂姆·库克担任主席，特斯拉公司 （NASDAQ：TSLA）首席执行官埃隆·马斯克、戴尔科技公司 （NYSE：DELL）创始人迈克尔·戴尔、微软公司（NASDAQ：MSFT）首席执行官萨蒂亚·纳德拉和Meta Platforms公司 （NASDAQ：META）首席执行官马克·扎克伯格，以及华尔街的主要高管。 该任命尚未正式宣布。 根据《泰晤士高等教育》2026年世界大学排名，清华大学在全球排名第12位，其中商科和经济学排名第3位，计算机科学排名第12位。 Nvidia尚未立即回复Benzinga的置评请求。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
据英国《金融时报》报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)已同意加入清华大学经济管理学院顾问委员会。据两位知情人士透露，黄仁勋已接受清华大学经济管理学院的邀请，加入该学院的顾问委员会。目前，该委员会主席为苹果CEO Tim Cook。 黄仁勋 《金融时报》指出，黄仁勋最近陪同美国总统特朗普访问了中国。此次加入清华大学经济管理学院顾问委员会，表明他希望保持与中国学术界和商界的联系。 除了库克，这个由65名成员组成的顾问委员会还包括美国科技界领袖埃隆·马斯克(Elon Musk)、迈克尔·戴尔(Michael Dell)、微软的萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)和Meta的马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)，以及摩根大通的杰米·戴蒙(Jamie Dimon)、贝莱德的拉里·芬克(Larry Fink)和花旗集团的简·弗雷泽(Jane Fraser)等金融界高管。 截至发稿，英伟达尚未回复置评请求。 查看评论
IT之家 5 月 28 日消息，据英媒《金融时报》今日报道， 英伟达 CEO 黄仁勋已同意加入清华大学经管学院顾问委员会 。 IT之家查询清华大学经济管理学院官网获悉，清华大学经济管理学院顾问委员会成立于 2000 年 10 月，委员大多是国际著名跨国公司董事长，也包括世界一流大学商学院院长和诺贝尔经济学奖获得者，现有 65 位委员，共 67 位成员。 该顾问委员会的使命是加强学院与外部各界的联系 ，提升学院在科研和教学方面的整体水平，帮助学院建设成为世界一流的经济管理学院。 顾问委员会每年召开一次年会，讨论学院的工作进展和面临的挑战，为学院战略性和方向性的事务出谋划策。 目前清华大学经济管理学院顾问委员会的主席是 苹果公司 CEO 蒂姆 · 库克 ，委员名单则包括李彦宏、马云、马化腾、埃隆 · 马斯克、萨提亚 · 纳德拉、马克 · 扎克伯格等一众企业领袖。 据两位知情人士透露，黄仁勋已接受清华大学经济管理学院的邀请，加入该学院的顾问委员会。 黄仁勋曾在上周接受 CNBC 采访时表示：“我们非常乐意为中国市场服务。我们在那里有很多客户，有很多合作伙伴，而且我们已经在那里经营了 30 年。”
IT之家 5 月 27 日消息，在 5 月 25 日召开的 2026 国际电路与系统研讨会上， 华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发布“韬（τ）定律” 。这是中国企业在全球半导体领域首次提出引领产业发展的新原则。 ▲ 图源：华为麒麟官方公众号 | ISCAS 2026 现场 清华大学教授吴华强在接受央视财经采访时表示：华为提出的“韬定律”，是在摩尔定律遭遇发展瓶颈的背景下产生的。 该定律以“时间缩微”取代传统的“几何缩微”方式，定义了芯片未来的发展路径 。 吴华强教授认为“韬定律”的提出具有非常重要的意义。它从多个层面探讨了如何提升芯片性能，既涵盖最底层的器件层面，也包括电路层面和芯片层面，还上升到了系统层面。过去的“几何缩微”主要聚焦于器件、电路，最终到芯片层面。 而“韬定律”则将器件、电路、芯片以及数据带宽全部纳入统一考量 。 吴华强教授直言，华为韬定律不仅为芯片后续的发展提供了重要指引， 对整个半导体产业界的长远发展也至关重要 。 据IT之家今日凌晨报道，2019 年 5 月，美国制裁华为，何庭波发布一封内部公开信，宣布芯片“备胎”转正。“ 公司很支持，成立了‘莫邪’工作小组 ，说是小组，但实际上这个小组有数万人。”何庭波表示，大家历经七年辛苦，竭尽全力去奋斗，为战略突围作出贡献。 华为麒麟 2026 芯片（未公布正式名称）相比传统的 2D 设计芯片， 晶体管密度提升 53.5% ，达到 238 MTr / mm²，P 核能效提升 41%，峰值频率提升 12.7%。 按照韬（τ）定律路线，2026 年的芯片 P 核频率将达到 3.1GHz。参考IT之家此前报道，麒麟 9030 Pro 的频率为 2.75GHz，麒麟 2026 芯片的峰值频率提升 12.7%，恰好就是 3.1GHz。 此外，后续频率和晶体管密度稳步提升，2031 年预计达到 400+MTr / mm² 晶体管密度、5.0GHz 主频。
IT之家 5 月 25 日消息，面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区，今天正式发布并开源其在低比特大模型训练方向的最新成果 ——BitCPM-CANN。 官方表示，这是中国首个完全基于国产算力平台（华为昇腾）实现端到端训练并开源的三值（1.58-bit）大模型。从量化算子、训练算法到全链路框架，BitCPM-CANN 均在华为昇腾上原生完成 ，包含 0.5B、1B、3B、8B 四个模型尺寸，与同尺寸 MiniCPM4 全精度家族逐项对照评测，性能表现优异。 相比传统 BF16 精度，BitCPM-CANN 在推理阶段 释放约 6 倍显存红利 ，同时将模型能力保留率维持在 90%– 97.2 % 。 官方表示，对手机产业来说，6 倍的显存红利意味着， 一个 8B 参数的 BitCPM-CANN 大模型，可以轻松运行在当前主流旗舰手机之上 。 此外，面壁智能基于 MindSpeed × Megatron-LM 主干搭建了完整的低比特训练底座，包含环境适配、32K 长序列支持、并行策略、融合算子等完整工程体系。从此， 所有面向昇腾的低比特训练工作，都可建立在同一套公共基础设施之上 。 BitCPM-CANN 0.5B / 1B / 3B / 8B 全系列模型权重现已开源，IT之家附链接如下： HuggingFace ： https://huggingface.co/collections/openbmb/bitcpm-cann ModelScope ： https://modelscope.cn/collections/OpenBMB/BitCPM-CANN
总觉得说不清道不明,哪个大佬能解解惑
总觉得说不清道不明,哪个大佬能解解惑
总觉得说不清道不明,哪个大佬能解解惑
IT之家 5 月 22 日消息，据网信办消息，5 月 19 日，在 2026 年中国网络文明大会人工智能赋能网络文明建设分论坛上，全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”）发布了《人工智能应用伦理安全指引 1.0》（以下简称《指引》）。 为进一步引导人工智能应用坚持以人为本、智能向善，推动人工智能应用相关方正确认识和妥善应对应用活动中的伦理安全影响，促进人工智能应用在规范有序、安全可控的轨道上健康发展，《指引》给出了人工智能应用伦理安全理念与原则， 明确了人工智能应用开发、服务提供和应用使用等安全指引 。 网安标委秘书处相关负责同志表示，《指引》的发布，正是对引导人工智能应用尊重人的主体地位、维护公平正义、保障合法权益、促进社会信任，推动人工智能技术始终朝着有益、安全、公平方向发展这一时代课题的积极回应，体现了人工智能治理坚持积极稳妥、开放包容、协同共治的实践导向，也体现了网络文明建设对人工智能时代技术向善、价值引领和秩序塑造的主动回应。 IT之家注意到，该文件起草单位包括清华大学、中国电子技术标准化研究院、上海交通大学、四川大学、北京科技大学、阿里巴巴集团、华为技术有限公司、北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司等。
IT之家 5 月 7 日消息，清华大学今日官宣，该校深圳国际研究生院副教授周光敏团队打破传统模式，借助量子化学和机器学习，像“搭积木”一样设计功能分子，从 196 种分子组合中筛选出一种可被“唤醒”的硫电化学“预分子介体”，使其在电池反应现场转化为活性分子，重塑复杂硫转化路径， 极大提升锂硫电池的能量密度，有望显著延长无人机续航时间 。 ▲ 硫电化学预分子介体的智能分子骨架编程助力高比能锂硫电池发展概念图 2026 年 5 月 6 日，相关成果以“硫电化学预分子介体的分子骨架编程”（Molecular skeleton programming of premediators in sulfur electrochemistry）为题，在线发表于《自然》（Nature）。 锂硫电池具有非常高的理论能量密度，同时由于硫元素储量丰富、成本低廉，被认为是有希望支撑未来高比能应用的重要电池体系。 然而，锂硫电池实际应用场景中却面临一个难题：硫在充放电过程中不是“一步到位”，而是一条“充满许多中转站的行车运输路线”—— 需要经历一系列复杂的中间反应，生成溶解于电解液的多硫化物和最终产物固体硫化锂 。“中转路线”越复杂，就越容易出现中间产物“跑偏”“反应堵车”“能量损失”等现实问题。 针对上述挑战，周光敏团队原创性地提出硫电化学“预分子介体”概念，建立了一套“量子化学 + 机器学习”驱动的智能分子骨架编程方案，成功从 196 种候选分子中筛选出高性能预分子介体 —— 4-三氟甲基-2-氯嘧啶 。 该团队使分子最初在电解液中处于“沉睡”状态，只有进入硫反应现场后，分子才会被多硫化物原位“唤醒”，从而转化为真正发挥作用的活性介体。 ▲ 2-氯嘧啶基预分子介体在多硫转化反应前线的原位激活 此外，团队开发了“量子化学 + 机器学习”智能分子骨架编程方法，构建了 196 种候选分子作为 “积木搭建方案” ，通过量子化学计算和机器学习筛选，最终找到了性能优异的预分子介体，赋予了锂硫电池优越的电化学性能。 ▲ 2-氯嘧啶基预分子介体数据库的建立和特征工程分析 团队结合理论计算和人工智能驱动的可解释机器学习模型，对预分子介体的元素组成和几何构型进行了定向优化设计，最终筛选出的 4-三氟甲基-2-氯嘧啶，可使电池的电荷转移阻抗相比使用常规电解液的锂硫电池下降 75%，从而显著加速硫转化反应动力学。同时， 基于该预分子介体的锂硫电池可在 1C 快充倍率下稳定循环 800 圈，容量保持率达 81.7% 。 在面向实际应用的软包器件验证中，团队还在高硫载（28 mg / cm 2 ）和贫电解液（3.4 mL/g）的严苛条件下，构筑了总容量 14.2 Ah 的锂硫软包器件， 其能量密度可达 549 Wh/kg —— 这意味着，单位重量的该电池能够储存相比常规动力锂离子电池更多的电能。 IT之家附论文链接： https://www.nature.com/articles/s41586-026-10505-8
DeepSeek联合北京大学、清华大学发布论文《Thinking with Visual Primitives》，提出一种新的多模态推理框架。 该框架的核心做法是将空间标记——坐标点和边界框——提升为模型思维链中的“最小思考单元”，在推理过程中直接交织使用，使模型在"思考"的同时能够"指向"图像中的具体位置。 当前多模态大语言模型的思维链推理几乎完全在语言空间中进行。业界此前的改进方向集中在通过高分辨率裁剪等手段弥补“感知差距”（即让模型看得更清楚），但论文指出，一个更根本的瓶颈被忽视了——“引用差距”：自然语言天然无法精确、无歧义地指向连续视觉空间中的具体对象。 在密集计数、多步空间推演等任务中，模型的语言"思路"会丢失对视觉实体的追踪，导致推理逻辑崩塌并产生级联幻觉。 该模型基于DeepSeek-V4-Flash构建，总参数量284B，推理时激活参数13B。架构上采用了压缩稀疏注意力机制，对一张800×800的图像，KV缓存中仅保留约90个视觉条目，从原始像素到最终缓存实现了7,056倍的压缩比。 这意味着该模型在视觉token用量远低于同级系统的前提下，仍能维持相当的推理深度。 训练流程分为五个阶段：预训练阶段通过大规模网络数据（经两轮语义与几何质量筛选后保留约3.17万个数据源、超4,000万高质量样本）赋予模型输出视觉原语的基础能力；随后进入后训练，依次经历专项监督微调、专项强化学习（使用GRPO算法配合格式/质量/准确度三类奖励模型）、统一拒绝采样微调，最终通过在策略蒸馏将两个专家模型（分别擅长边界框和坐标点）的能力合并为单一模型。 在7项公开基准和4项自建基准的评测中，该模型在计数、空间推理、拓扑推理等维度上达到或超过GPT-5.4、Claude-Sonnet-4.6和Gemini-3-Flash的表现，平均得分77.2%，为所有被测模型中最高。 值得关注的是，在迷宫导航和路径追踪两项拓扑推理任务上，该模型分别取得66.9%和56.7%的准确率，而其余前沿模型均未超过51%，这表明现有多模态模型在拓扑推理方面仍有很大提升空间。 论文同时指出了当前的局限：受限于输入分辨率，模型在细粒度场景中的视觉原语输出偶有偏差；视觉原语思考能力目前依赖显式触发词激活，尚不能由模型自主判断何时启用；以坐标点解决复杂拓扑推理的跨场景泛化能力也有待增强。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
DeepSeek联合北京大学、清华大学发布论文《Thinking with Visual Primitives》及其开源仓库，提出一种新的多模态推理框架。该框架的核心做法是将空间标记——坐标点和边界框——提升为模型思维链中的“ 最小思考单元 ”，在推理过程中直接交织使用，使模型在"思考"的同时能够"指向"图像中的具体位置。 github.com GitHub - deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives 通过在 GitHub 上创建帐户来为 deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives 开发做出贡献。 在7项公开基准和4项自建基准的评测中，该模型在计数、空间推理、拓扑推理等维度上达到或超过GPT-5.4、Claude-Sonnet-4.6和Gemini-3-Flash的表现，平均得分77.2%，为所有被测模型中最高。值得关注的是，在迷宫导航和路径追踪两项拓扑推理任务上，该模型分别取得66.9%和56.7%的准确率，而其余前沿模型均未超过51%，这表明现有多模态模型在拓扑推理方面仍有很大提升空间。 论文同时指出了当前的局限：受限于输入分辨率，模型在细粒度场景中的视觉原语输出偶有偏差； 视觉原语思考能力目前依赖显式触发词激活 ，尚不能由模型自主判断何时启用；以坐标点解决复杂拓扑推理的跨场景泛化能力也有待增强。 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
字节好像更高，能给开到日薪8000 之前听清华的博士谈起过，貌似没有这么高，但也有一两千吧。 心理委员我不得劲 12 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
我们是谁： 破壳机器人 是一家成立于2026年初的初创企业，公司专注于家庭服务机器人的研发与商业化，致力于将具身智能技术应用于日常生活场景。公司创始人为许华哲老师，星海图的前任首席科学家，目前任清华大学交叉信息研究院的助理教授。公司在2026年3月完成了早期融资，正快速发展中。 如果你渴望与高密度的优秀人才一同共事，在轻松愉快的氛围中做对世界有影响力的事，欢迎加入我们。 岗位职责 负责机器人上位机的 electron app 开发。 搭建并持续优化基于 React + TypeScript 的前端工程体系。 负责后端服务的部署与运维落地。 参与并推动 CI/CD 流程建设。 推动公司内部的 AI 工作流实践。 任职要求 追求极致。 自主摸索并建立了高效的 AI 工作流，对 AI 工具的使用有深入理解。 本科及以上学历，计算机、软件工程相关专业优先，1-3 年相关工作经验。 精通 React 技术栈，熟悉路由、组件化设计及前端性能优化。 熟悉 Electron 开发，深入理解多进程模型、IPC、Preload、contextIsolation等。 了解 C++ 基础语法和编译工具链。 具备良好的沟通协作能力和工程抽象能力，能够面向多角色团队推动规范落地并解决复杂问题。 加分项 有机器人行业从业经验。 了解将 C++ API 封装为 JavaScript/Python API 的方法。 熟悉至少一种后端技术栈（如 Node.js/NestJS、Python/FastAPI、Go 等），具备 API 设计与服务化开发经验。 理解基本 DevOps 原理，能够独立完成后端服务部署，掌握 Docker、Git、CI/CD 基本流程及常见故障排查。 有开源项目的深度参与经历。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 25 日消息，theregister 昨日（4 月 24 日）发布博文，报道称在新加坡举办的 Black Hat Asia 2026 大会上，来自清华大学的研究员石贺天发出警告， 指出公共 EV 充电桩、共享单车等租赁型物联网基础设施正面临严峻的安全风险。 石贺天指出此类服务的核心矛盾在于：开发者过度优先考虑用户便利性，却牺牲了必要的安全防护 ，导致服务暴露在大规模拒绝服务攻击的风险之下。 图源：清华大学 租赁型物联网服务的特殊性在于，任何人都可物理接触设备并排查漏洞。石贺天经授权研究后发现， 部分设备保留了调试端口或 UART（通用异步收发传输器）接口，让攻击者能轻易分析设备运行机制。 IT之家援引博文介绍，他深入探查后，在设备固件中发现共享认证密钥，且后端服务缺乏严格的用户身份验证机制，这构成了严重的安全隐患。 在应用程序层面，安全防护同样薄弱。石贺天发现漏洞允许其创建无法被系统识别的“幽灵客户端”。利用这些虚假身份，攻击者不仅能零成本为汽车充电或租用滑板车，还能访问后端系统窃取用户个人信息。 为验证漏洞危害，他开发了名为“IDScope”的漏洞利用工具。 在现场演示环节，石贺天针对一款 iOS 应用测试，首先邀请观众选择上海人民广场作为目标，并指定了一个可用充电桩。石贺天将应用显示的充电桩 ID 输入脚本，仅一两秒后，该充电桩图标便从代表可用的绿色变为代表禁用的灰色。 石贺天警告，此类攻击技术具备规模化能力， 理论上可导致整个城市的 EV 充电网络瘫痪 。这一风险并非仅存于中国， 他测试的 11 款欧洲共享单车和滑板车应用也存在类似问题。