「工单分析」共找到 1624 篇相关文章
“美国大豆包”Gemini翻身：输出速度碾压同行、智能水平重回第一梯队
过去 Gemini 被吐槽，如今 Google 推出 Gemini 3.8 Flash，六周内第三款 Flash、四个月内第四次更新。新模型成绩佳，输出快，成本低，智能体评测进步大，从经济型选项成生产主力，但实际表现待检验。
商业航天开始交卷
今年工信部批复卫星物联网商用试验许可，商业航天迈进商业化。时空道宇作为获批民企成观察样本，它解决卫星量产等难题，实现车载前装量产，构建全栈闭环能力，为行业提供思路。
AI不是比人聪明，是输得起！菲尔兹奖得主点破OpenAI十项成果
OpenAI发布内部版模型Astra的十项成果，引发数学界震动。菲尔兹奖得主Timothy Gowers分析其成果，指出AI优势在‘输得起’，还探讨找例方法、模型短板，给出训练建议与衡量跨越门槛的标准。
Agent的上限，可能不在模型，而在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践，指出Agent输出质量取决于知识质量，分析传统知识库问题，介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南，还展示建设后的变化。
一夜之间，DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6把全球大模型推入了新的斩杀线。
DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6在两小时内发布，逼近Claude Fable 5体验。作者分享常用AI组合，分析两模型优缺点，指出它们撕开大模型不可能三角，形成新斩杀线，让夹在中间的模型难受。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
真·QQ飞车！「电动版F1」上海开赛，Gemini在线解说
Formula E电动方程式赛事和Gemini深度合作，Gemini承担直播解说、Driver Agent分析数据及驾驶指导功能。FE规则类似游戏，其技术或下放到普通汽车，不过自动驾驶发展下，FE未来是否需要人类存疑。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
单目3DGS迎来突破：影石开源UniSHARP实现全相机适配
影石研究院发布单目新视角合成模型UniSHARP，可通过单次推理秒级获场景高斯点云，支持混合相机训练与免标定推理，适配所有相机。团队还构建数据集、设benchmark，代码等均已开源。