「舍入误差」共找到 332 篇相关文章
Claude 上线隐形水印
从上周起，Anthropic 在 Claude 模型所有文本输出中嵌入隐形水印。该水印在文本生成时织入文字，复制粘贴也保留，编辑修改可能仍在。标记机制分文本水印和文件元数据两层，全球生效。
华为统治折叠屏
今年折叠屏市场平淡，多数厂商收缩产品线，小折叠被放弃，大折叠更新佛系。但华为逆势而上，2025年推出四款机型，吃下国内超七成市场。其折叠屏越贵越好卖，因性价比打法先天不足，华为靠形态创新和品牌优势领先。
Demo的高估值时代结束了，具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期，融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’，如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型，还给出衡量企业的四把尺子，并以酷哇科技为例说明。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。
他留下最后一句话是：请勿打扰
本文讲述了尼古拉·特斯拉的传奇一生，包括他与爱迪生的「电流战争」、发明交流感应电动机等。还介绍了以他名字命名的特斯拉汽车，以及马斯克基于此在AI领域的布局，如创立OpenAI、xAI等，如今正进行AI战争。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
开源即登榜！登顶全球前十AI编程智能体，UCL初创团队开源Prometheus
UCL初创团队EuniAI开源AI软件智能体Prometheus，在SWE - bench Verified上Pass@1达71.2%，成绩入官方主榜。它有图结构推理设计，能理解代码，成本低，官网有Demo展示其工程化能力。
《AI大模型时代老板必修课》
阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈，围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容，为决策者提供实践指南。
我去，还能这么玩？AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是 Nanonets 开源项目，为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具，适用于多种文档类型，支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署，还能灵活接入模型。