「3D设计」共找到 3211 篇相关文章
微软AI新天团曝光!只有1位华人,「谷歌系」超1/3
微软AI CEO苏莱曼领导的17名核心高管阵容曝光,新增9名核心成员中有5位来自谷歌(包含DeepMind)系,8名老将中有2名来自苏莱曼共同创办的Inflection AI。新核心团队将聚焦AI产品落地、安全与隐私、增长与商业化。
关键词挖掘3步法,帮你找到用户真正想搜的词【干货】
作者白杨SEO结合ChatGPT选题,分享3步关键词挖掘法。先找种子词,可从产品、人群需求、对手入手;再拓展长尾词,用搜索引擎、工具、AI辅助;最后数据筛选,看搜索量、竞争度、商业价值。
癌症有救了?AI设计药物开启人体试验,DeepMind「秘密武器」引爆革命
DeepMind分拆的Isomorphic Labs宣布,首批基于AlphaFold发现的候选药物进入人体临床试验,解决了新药研发周期长、成本高的痛点,标志AI制药从理论迈向实践。
Jina 第4版:多模态向量检索,统一适配,挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展,支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练,推理时可按需选LoRA适配器,能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
为 AI 智能体设计记忆机制:揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体(CMA),作为生成式AI技术栈一部分,解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆,集成多种机制,在多智能体系统中作用关键,还将人工校验融入招聘应用。
ChatGPT Images 2.0震撼发布!碾压谷歌Nano Banana,设计真要完了
北京时间凌晨3点,OpenAI发布ChatGPT Images 2.0,是先进模型,能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强,风格表达成熟,支持多种宽高比,有现实世界理解能力等,已向相关用户开放,但也有局限性。
硬核拆解 Hermes-Agent:自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开,指出多数Agent缺乏自学习能力,而它试图跨越这一鸿沟,能自动“写手册”(Skill)。介绍其架构、安装配置,通过代码审计任务演示自学习过程,并解析Skill机制,为生产级Agent提供新思路。
比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans,能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文,共同推进测试时记忆概念,实验显示新架构性能出色。