阿里巴巴集团旗下智能信息事业群近日启动了近年最大规模的AI人才招聘计划，面向社招与校招，总规模接近千人，覆盖北京、上海、杭州、广州等核心城市。
本轮招聘重点聚焦大语言模型、多模态识别与理解、多模态训练工程、智能体应用及AI硬件等前沿技术领域。阿里招聘官网显示，大量岗位与多模态大模型算法及产品相关，其中部分强化学习及大模型算法岗位还要求具备医疗等垂直领域业务背景。
以智能信息事业群的旗舰应用夸克为例，招聘范围涵盖模型训练、垂类场景应用（如学习、健康、创作）等多个方向。今年以来，阿里AI To C业务组已组建顶级AI算法研究与工程团队，博士占比较高，成为集团“阿里星”计划的引才重点。
作为阿里探索人工智能新形态的代表性业务，夸克AI眼镜已于今年世界人工智能大会上首次亮相。本次招聘也包括智能硬件架构师、语音识别与交互、图像及视频算法优化等硬件及算法类职位。业内人士指出，此举体现了阿里在AI To C应用领域的持续加码与战略决心。
文章揭示了AI项目成本失控的三大痛点：1)计费维度分裂，如输入/输出token分开计价；2)参数迷雾，如文心一言4.0增强模式成本是基础版3.2倍；3)汇率陷阱，海外模型美元报价波动导致实际成本偏差超15%。通过AIbase费用计算器可精准测算：支持38个主流API对比，包含隐藏费用提醒，提供四大维度的决策矩阵（百万token成本/长文本溢价/月度总价/性价比评分）。案例显示某团队发现自研模型成本比通义千问高27%后及时调整采购策略。该工具能帮助开发者避免"成本黑箱"，实现零成本预算推演。
专注医疗后，百川智能交出第一份答卷! 8月11日，百川智能发布第二款开源医疗增强推理大模型Baichuan-M2，其以32B的参数量，在OpenAI的Healthbench评测集上，超越其刚刚发布5天的开源模型gpt-oss-120b。
本文探讨了如何从众多AI大模型中选择最适合自身需求的模型。文章提出应从四个核心维度进行评估：1)核心能力对比，包括通用任务表现和特定领域专长；2)成本与效率，考量API调用成本和响应速度；3)本地化与数据安全，满足合规要求；4)生态与社区支持，关注开发者活跃度和文档完善度。为解决模型对比难题，推荐使用专业平台如AIbase模型广场，可一站式对比主流模型的多维参数和评测数据。通过系统化评估，开发者能更高效地选择契合业务需求的AI模型。
彭博社记者马克古尔曼（Mark Gurman）报道，苹果正在组建一支新团队，开发一款类似ChatGPT的AI问答引擎，以应对快速变化的搜索与人工智能市场。 去年，苹果推出了自家的人工智能平台Apple Intelligence，并与OpenAI合作，将ChatGPT集成到Siri中，让用户能够通过Siri调用ChatGPT获取世界知识。 当时，苹果高层明确表示不会自研聊天机器人，称消费者兴趣有限，并坚称苹果在AI领域并未�
在2025年下半年，大厂的AI争夺战已经卷到了玩具上。 前有OpenAI宣布与玩具巨头美泰合作，后有马斯克推出AI伴侣，如今，京东更是大张旗鼓地要涉足AI玩具赛道。
近日，一则细节详尽的“2岁女儿王喵喵被抱走”的寻人启事在网络上疯狂传播，引发超百万次点击与大量转发，众多网友纷纷加入转发助力寻找的行列。 启事中描述走失者王喵喵为2岁女性，眼睛大大的，笑时会露出两颗小虎牙，在嘉兴市南湖区新丰镇乌桥超市被一大妈抱走，还附上了“父亲”与“母亲”的联系电话，字里行间满是焦灼，让人感觉是心急如焚的家长发出的求�
除了新能源汽车、智能手机，学习机应该是硬件领域，最具增长潜质的一条赛道。 尤其被冠以AI 的定语之后，这个故事想象空间又被放大了。特别是在当下的暑期，AI 学习机卖疯了。 行业宏观层面，2025年第一季度，AI学习机全渠道销量达126.5万台，同比上涨29.4%，销售额40.2亿元，同比上涨15.8%。 其中，作业帮、学而思、科大讯飞、步步高、小猿和小度为销量排名前六的品牌�
在2025金融AI推理应用落地与发展论坛上，华为重磅发布了其AI推理创新技术UCM（推理记忆数据管理器）。这项技术被业内视为有望重塑国内AI推理格局的关键突破。 UCM技术的核心在于其先进的KV Cache系统，通过融合多种缓存加速算法工具与精细的分级管理策略，高效处理推理过程中产生的大量记忆数据。这带来了多重显著优势：有效扩大上下文窗口，确保推理过程的高吞吐量与
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个，但选型面临三大难题：单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法：1)场景刚需筛选80%选项；2)验证核心性能；3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例，前者适合常规FAQ场景年省$16,000，后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系，将3小时选型会议压缩至18分钟，错误率下降40%。核心观点：选型应从参数争论转向场景验证，通过自动化工具为工程师节省时间，聚焦提示词优化而非参数对比。
本文探讨了当前AI大模型调用成本计算的重要性，介绍了AIbase费用计算器的实用功能。主要内容包括：1)不同厂商计费方式差异大，存在token/字符/调用次数等不同标准；2)AIbase工具支持主流模型费用对比，实时更新官方价格；3)提供输入输出分开计费模拟，支持自定义参数和结果排序；4)完全免费无需登录，适合快速查询。文章还给出选型建议：轻量任务选Claude Instant等低成本模�
