「密集预测任务」共找到 2361 篇相关文章
刚刚，Anthropic 发布首个美国 AI 经济指数报告。结论：越有钱的，用得越多！
Anthropic发布首份美国AI经济指数报告，发现人们将完整任务交给Claude比例大幅上升，各地AI使用受经济结构影响，GDP高的国家和地区使用率更高，且自动化使用占比上升。
刚刚，Claude 又杀死了所有 todo 工具
Claude 可直接操作 iOS 提醒事项，只需告知任务，它会申请权限并设定日程。作者认为从现在起，所有 todo 软件都可‘去死’，Claude 将成智能日程助理，还能查看、管理提醒。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
OpenAI五年内狂烧1150亿美元应战！年营收将达2000亿美元
OpenAI向股东通报，到2030年累计烧钱或达1150亿美元，用于自建数据中心。同时预测2030年营收达2000亿美元，ChatGPT贡献显著。虽成本高，但资本按5000亿美元估值加仓。
刚刚，李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了
斯坦福大学经典CV课程《CS231n：深度学习与计算机视觉》（2025春季）正式上线，学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲，全部18个视频可在Youtube免费看。
Claude Code 开发者谈如何用 Claude Code 开发 Claude Code
Anthropic的Claude Code创建者Boris Cherny在访谈分享智能体编程未来看法，介绍用Claude Code开发它自身的方法，还谈及Claude Code发展、使用技巧及对编程工作未来变化的预测。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。
动动嘴，AI自己打开小红书、高德地图帮你干活了，国产Agent深度体验
作者为测试AutoGLM能否提高AHPU，用两个实测案例展示其功能，还拆解产品技术，介绍其进化历程。AutoGLM虽有不足，但已接近作者期待的产品形态，未来有望持续进化。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索，无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务，通过核心组件Graphiti动态整合数据，在LongMemEval基准测试中表现出色。