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π0.6和GEN-1谁代表未来?乾坤未定,但这条底层赛道浮出水面
Generalist AI的GEN - 1引发行业关注,其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念,构建五层编译管线,有独特商业模式,对未来数据路线持‘路线中立’观点。
72天,从0到千万小时产能,这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道?
觅蜂科技成立72天亮出破局方案,推出MEgo系列无本体数据采集硬件,同步发布数据服务平台、治理引擎,启动蜂巢数据共创行动,与多家头部企业合作,欲解决具身智能数据难题。
清华2年前预言,正成为全球共识!Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合,而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设,如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
微信龙虾只活2天:一次更新干崩全生态,OpenClaw 撞上 Vibe Coding 天花板
3月22日微信官宣推出支持接入OpenClaw的ClawBot插件,两天后OpenClaw更新,将插件生态系统迁移到官方ClawHub市场,引发诸多问题,如系统崩溃、插件失效等。此次事故暴露系统脆弱性,也为Vibe Coding发展敲响警钟。
32B逆袭GPT-5.2:首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序,StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案,分解任务、优化训练,在实验中成功率和加速比远超其他方法,解决Reward Hacking问题。
企业级 AI Agent 的终极王牌:从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败,引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足,阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
0人工参与实现梯度更新!MIT新框架让AI自动生成微调数据,权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL,可让模型生成微调数据和自我更新指令,实现权重更新。无需人工,模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果,还介绍了其双循环工作机制。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器,0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3,在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿,有“last but not late”交互机制,能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式,方便不同硬件部署。
GenAI 退烧后,这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下,企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会,其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence,构建“数据智能飞轮”,MOI三层架构可打通数据到业务落地流程,还通过案例展现其解决实际痛点能力。
蚂蚁专用模型超越o3!仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告,其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型,靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。