Scroller Briefings -AI Code Generation Unicorn Cognition AI Completes New Funding Round at $9.8 Billion Valuation 🦄
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AI代码生成独角兽Cognition AI以98亿美元估值完成新一轮融资
简报：
- 据报道，人工智能独角兽公司Cognition AI在新一轮融资中，以98亿美元的估值筹集了约5亿美元资金。
- 本轮融资获得的资金将主要用于推进公司的人工智能代码生成业务。
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Scroller Briefings - NetEase Q2 Revenue Hits 27.89 Billion Yuan, Games & Value-Added Services Contribute Over 80% 🎮
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网易Q2营收278.9亿，游戏及增值服务贡献超八成
简报：
- 网易公司2025年第二季度财报显示，季度营收为278.9亿元，同比增长9.4%；非公认会计准则下归属于公司股东的净利润为95亿元。
- 按业务划分，游戏及相关增值服务净收入为228亿元；网易有道净收入14.2亿元；创新及其他业务净收入17亿元。
- 子公司网易有道在本季度首次实现季度盈利，经营利润达2880万元。
- 网易当季研发投入为44亿元，研发投入强度为15.6%。
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Scroller Briefings - Chinese Study Reveals: Diffusion Models Boast Triple Data Learning Potential Compared to Autoregressive Models 🚀
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华人研究揭示：扩散模型数据学习潜力三倍于自回归模型
简报：
- 一项由华人团队完成的研究表明，在Token数量受限的情况下，扩散语言模型的的数据学习潜力是传统自回归模型的三倍。
- 研究中，一个10亿参数的扩散模型使用10亿Token训练480个周期后，在HellaSwag和MMLU基准测试上分别达到56%和33%的准确率，且性能未现饱和。
- 该模型强大的数据学习能力归因于其双向建模机制和更高的计算密度，使其能更全面地从数据中提取信息。
- 研究还发现，即使模型在训练中出现过拟合，其在下游任务中的性能也并未立即下降，有时甚至会继续提升。
- 这一发现为AI模型在数据有限情况下的训练提供了新思路。
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Scroller Briefings -New Discovery by Chinese Team: Diffusion Models' Data Learning Capability Far Exceeds Autoregressive Models 💡
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华人团队新发现：扩散模型数据学习能力远超自回归
简报：
- 一项由华人团队主导的研究显示，在Token数量有限的情况下，扩散语言模型的数据学习潜力是传统自回归模型的三倍。
- 研究将扩散模型的优势归因于其双向建模能力和更高的计算密度，使其能更全面地挖掘数据信息，即使在数据重复训练下性能也未饱和。
- 研究中一个10亿参数的扩散模型在HellaSwag和MMLU基准测试中分别达到了56%和33%的准确率。
- 该发现为未来AI模型在有限数据环境下的训练方法提供了新思路，尤其是在Token数量受限的场景中。
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Scroller Briefings - OpenAI's General AI Model Wins First Informatics Olympiad Gold Medal, Ranks Sixth Overall 🥇
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OpenAI通用AI模型首夺信息学奥赛金牌，位列总榜第六
简报：
- 在2025年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中，OpenAI的AI模型获得金牌，在所有参赛AI中排名第一，总榜位列第六。
- 该模型的成绩超过了98%的参赛者，相较于去年仅取得49百分位的成绩有显著提升。
- 据OpenAI研究员称，参赛模型为通用的“模型集群”，并未针对IOI赛事进行专门训练，其参赛流程与人类选手一致。
- 此模型此前也曾在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中获得金牌，并在AtCoder编程竞赛中取得第二名。
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