「逐场景方案」共找到 2663 篇相关文章
钉钉不说话，默默把 AI 表格干到了 1000 万热行
钉钉 AI 表格单表容量突破 1000 万热行，成业内首个实现该能力的智能表格。它基于阿里 AI 技术重构底层架构，实现性能与智能融合，在业务场景应用效果好，推动 AI 办公进入‘原生时代’。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告正式发布 | LowCode低码时代
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告发布，指出低/零代码技术渗透率提升，主流厂商提供全链路方案。生成式AI与低/零代码融合成趋势，市场稳定增长，企业对平台综合能力要求提高。
PolarDB Supabase 助力 Qoder、Cursor、Bolt.diy 完成 VibeCoding 最后一公里
Vibecoding是开发者追寻的理想境界，但常被各种‘摩擦力’打断。PolarDB Supabase提供‘零摩擦’后端基础，通过MCP Server填平前后端断层，还能与Qoder、bolt.diy集成，提升开发效率，文末介绍其构建图数据分析应用方案。
阿里开源DeepResearch模型，超强“AI研究员”，开启自主智能体新纪元
阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型，是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构，有两套推理范式，训练方法论有创新，实测表现佳，应用场景广，用Apache - 2.0许可证。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
计算机科学家杰弗里·辛顿：“AI会让少数人更富，多数人更穷”
被誉为‘人工智能教父’的杰弗里·辛顿，见证了AI从学术走向主流。他从技术加速者变为警示者，指出AI或对人类造成严重伤害，还谈到应对风险方案、中国优势及AI对社会经济的影响等。