「企业落地」共找到 2011 篇相关文章
特斯拉终于着急了
特斯拉交出史上最差季报，净利润暴跌、汽车收入骤降。其处于从汽车向人工智能转型过渡期，却面临汽车业务疲态、AI业务落地难的问题，如Cybertruck和Model 2/Q未达预期，资本市场耐心受考验。
“国产英伟达”沉浮：经历欠薪、二度创业
本文讲述了从 2018 年起，一支人才“梦之队”投身国产 GPU 芯片创业。先后成立中天恒星和砺算科技，却都遭遇资金问题。砺算科技正在流片的 G100 号称对标英伟达，但其资金困境使其未来充满未知，也反映了芯片创业市场现状。
刚刚，Anthropic公布Fable 5.1保姆级使用技巧，看完少走十天弯路
Claude Fable 5.1虽可兼容旧版提示词，但行为习惯有变化。官方整理提示词与工程落地指南，涵盖思考程度、工具调用进度汇报、独立工具批量调用等多方面使用技巧和避坑细节。
千亿多肽市场迎来Scaling时刻，清华校友创业用AI重写发现规则 | 对话利太智药贾寅君
本文对话利太智药贾寅君，他从临床医学转向AI药物发现，创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强，能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据，开发模型，如MEET、PepMirror，探索将技术落地成药。
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
评论送书 | 想系统了解AI？先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开，介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习，感知交互层的计算机视觉等，应用实践层的机器人学等，还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。
刚刚，全球首个加密AI产品完成保险签约！你敢用，它敢赔
7月7日，荆华密算与人保北京市分公司、AI原点社区签下全球首单AI企业数据损害赔偿责任保险。荆华密算构建“双重信任闭环”，一手技术自证，一手保险兜底，其产品“墨镜熊”正在内测。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
从 Computer Use到 Datacenter Use：如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心？
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲，探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势，介绍 AKernel 基础设施，包括架构、技术支柱、部署方式等，还提及其实践落地与未来演进。