「移动端智能体」共找到 3835 篇相关文章
养虾省91%词元！这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了！
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构，长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake，具多种记忆能力和核心技术，降本增效显著，获资本青睐，服务多领域客户。
发生在CES的六场对话：来自深圳的 AI 硬件“外卷”
2026年CES上，中国硬件力量涌向全球。虽有地缘政治摩擦、签证障碍，但全球市场仍看好中国AI硬件。大厂将边缘硬件定义为AI生态入口，初创公司从数据、场景、交互寻生存之道，机器人应用场景也更明确。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
小说一键转有声剧！豆包语音团队提出「AI多人有声剧」方案，沉浸感拉满了
豆包语音团队发布「AI 多人有声剧」自动化方案，基于多角色 Seed - TTS - 2.0 模型，实现从小说文本到有声剧成品端到端 AI 制作，成本和周期大降，首批有声剧已在番茄小说 App 上线。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
对话AutoCoder宿文：做5000万程序员的AI IDE，不如做10亿软件消费者的Vibe Coding
2025年AI Coding赛道火热，大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程，要走出差异化，做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型，产品数据表现佳，还分享了创业、产品、市场等多方面看法。
AI大模型重塑学习硬件：从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
网易有道词典笔产品负责人孟旭在AICon大会分享，以有道AI答疑笔为例，阐述智能学习硬件在大模型催化下从“学习工具”进化为“智能伙伴”，其发展呈“需求牵引 - 技术支撑 - 体验升级”螺旋路径。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。