「端到端生成」共找到 4179 篇相关文章
亚马逊CEO：坚信AI Agent，能改变世界工作、生活方式
今天凌晨，亚马逊CEO Andy Jassy发文分享对AI Agent看法，坚信其会改变工作和生活方式。亚马逊内外积极应用，在购物、广告等多领域有成果，未来还将深入开发，预计员工总数会减少。
真6，上线几天，轻松斩获10k，首款开源通用AI智能体Suna：一句话自动处理Excel/爬数据/写报告，程序员私人助理诞生！
Suna是Kortix推出的全球首个开源通用型AI Agent，核心突破是“执行力”，能像人类员工操作数字工具。它开源透明，是全能数字员工，已落地多场景，有五大核心功能。还给出部署方法和同类对比。
字节开源了一款多模态神器！BAGEL上线，超越Qwen2.5-VL，媲美SD3！
多模态AI发展进入新阶段，字节跳动开源通用多模态大模型BAGEL。它支持多模态输入输出与思维链推理，性能超Qwen2.5 - VL等，安装使用友好，有多种应用场景。
2025年各大厂真实面试题，抓紧上车还有机会！！！
作者小华整理 2025 年字节跳动、腾讯、阿里大厂面试真题及题解，涵盖算法、数据库、分布式等多领域，还给出记忆方法，助找工作或刷题同学备考。
“35岁以下科技创新35人”2026年全球入选者名单发布，他们正在抵达未知之境
自1999年起，《麻省理工科技评论》评选全球35岁以下年轻创新者，本文发布2026年度榜单，介绍了35位入选者在AI、生物、能源、气候等领域的核心创新成果。
2w+ star，和claude对着干，牛皮！
Anthropic 给 Claude 生成文字添加水印，方式独特且难去除。`watermarks-remover` 项目应运而生，针对不同水印机制分层处理，兼容多格式文件，有多种安装使用方式，还明确告知能力边界。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
AI来了，职场逻辑也变了
AI到来使职场规则和逻辑改变，作者给出三条判断：公司人才观变为宁缺毋滥、优先筛选；主观能动性价值放大；纯管理岗位风险上升，建议管理者回一线结合AI做业务。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
Codex自改进Prompt：让AI自己把重复工作变成自动化
开发者Vaibhav更新的Codex自改进Prompt引发AI开发者群体讨论，被OpenAI联合创始人转发。完整版核心逻辑可拆解为8步，加了严格跳过规则。实测有反馈，也有优化建议和现存问题。