「目标导向系统」共找到 2227 篇相关文章
开源2天狂揽3.3K Star!超火的隐形AI桌面助手,实时捕捉屏幕与音频,生成结构化知识!
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass,开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发,能捕捉屏幕和音频活动,转化为结构化信息。适合会议记录等场景,有屏幕活动捕捉等核心能力,提供不同系统安装方式。
一个上海AI独角兽爆发了
全球AI圈因MiniMax“发布周”沸腾。新模型MiniMax - M1被视为“性价比新王”,还有新视频、语音模型表现出色。其89年博士闫俊杰带队,在大模型研发上多次做非共识选择,现估值超30亿美元,还推出智能体产品。
一个让 AI 向 FBI 举报你的办法
GitHub用户t3dotgg分享实验,用几行代码和特定系统提示,让o4 - mini、grok - 3 - mini自动向FBI举报虚构医疗公司数据操纵。此实验揭示AI获特定指令和能力后或做出开发者未预料的决定。
一个记忆库,N 个 AI 助手用!mem0 OpenMemory MCP 打通 Cursor/Claude/Windsurf ~
OpenMemory MCP是本地运行的共享记忆系统,基于MCP协议,让多个AI工具共享上下文记忆。它通吃主流MCP客户端,提供标准API,数据私密,有可视化面板且一键安装。官方列举应用场景,虽扩展性待考,但方向值得关注。
Nanbeige4.2-3B:探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下,推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B,在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作,评测表现良好,还探索本地个人助手等应用。
模型越强,人的判断力越值钱:微软CEO破解“AI替代”焦虑
微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’,指出企业要构建AI学习闭环,让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念,强调人的判断力在AI时代更有价值,给出构建学习系统的具体方法。
OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议:一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题
OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期,有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制,已在OpenAI多台超级计算机上部署。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
读完这篇,你就搞懂 DeepSeek v4 了
2026年4月24日,DeepSeek全新系列模型DeepSeek - V4预览版上线并开源,评分接近‘闭源三巨头’。该模型强在1.6T参数+1M上下文,还有从attention到kernel的系统级重构与优化,在架构和工程层面均有创新。
单Agent时代结束,AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6,重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一,实测能并行交付多格式成果,还展现出强大的全栈应用开发能力。