「GenAI鸿沟」共找到 113 篇相关文章
让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。
IDC 最新AI Infra报告解读|AI 云爆发的背后:AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告,显示亚太企业 GenAI 应用增长快,AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云,GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时,企业面临算力管理成本高问题,推理需求重塑市场格局,为中企出海带来机遇。
刚刚,全球AI百强榜发布!ChatGPT稳坐第一,DeepSeek第三,前50有22个来自中国
a16z发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」,显示AI竞争格局渐稳,进入多极化阶段。中国多款产品跻身前十,谷歌携四款产品入榜,ChatGPT居首,Grok紧追,氛围编程崛起,还有14家‘全明星’公司从未缺席。
Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
挤干大模型高分「水分」!最强模型仅49分,南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
告别App孤岛,天翼AI如何用统一入口重构数亿用户的数字生活?|甲子光年
2025年中国AI行业模型能力强但用户体验复杂,存在数字鸿沟。中国电信在数智科技生态大会上,天翼AI发布星辰智能体服务平台1.0,以统一入口“星小辰”智能体重塑入口逻辑,还在多领域布局扩张能力。
不是「电商 AI」,而是「AI 电商」
GenAI时代,AI与电商消费结合成趋势,“值得买科技”提出“全面AI战略”,发布火眼AIUC引擎等4个作品。其海纳MCP Server可输出消费服务能力,推动AI生态建设。还落地什么值得买Gen2和张大妈Agent等应用。
为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据:首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首,到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟,缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人,适用于多方,有核心内容与价值。
全球95%企业AI惨败?MIT报告引硅谷恐慌!90%员工偷用ChatGPT续命
MIT报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出,95%企业AI试点项目失败,但90%员工用ChatGPT等个人AI工具办公。消费级工具因灵活易用胜企业级,企业应向员工学习,与供应商合作。摩根士丹利报告称AI可为企业省成本。