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为什么伟大的 AI 产品不能被计划?
Anthropic的CPO Mike Krieger分享构建AI产品经验与哲学。他认为未来多数内容将由AI生成,判断重点在来源与可信性;伟大AI产品多自下而上生长,如MCP协议;还谈到AI应用面临易用性等问题。
全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
极客说|AI Sales Avatar 探索
本文介绍名品车AI数字导购Vendy搭建过程,以TEN平台为中枢,集成Agora、Azure等五大平台,构建具备听、说、想、演能力的AI数字销售助理,还给出后续扩展建议,推动企业AI转型升级。
本地该怎么做RSI?我们与StartLux CTO聊了聊
菲尔兹奖得主联名信引发AI数学研究争议,前沿研究开始防备云端AI,但本地AI能力不足。本文专访StartLux CTO郭权玮,深度讨论本地RSI实践路径,披露Auto Research方法、实验数据与安全方案,介绍本地模型研发进展。
AI音乐赛道单笔最大融资:ACE完成4000万美元Pre-B轮 | 5Y News
AI音乐生成赛道竞争聚焦于‘谁更可控’,ACE团队由郭靖创立,既推出专业音乐制作工具ACE Studio,又面向大众打造Miya平台。公司获4000万美金Pre - B轮融资,欲构建覆盖全流程的音乐平台。
刚刚,OpenAI Astra核心架构爆出:大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法,该技术能降本提效,但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题,并给出Scaling Law。
让AI说人话,Anthropic开源内部最火的skills。
周末,Anthropic官方分享并开源内部常用的skills——eli5,其作用是让AI说人话,解决模型回复冗长啰嗦问题。还介绍了安装方法,指出从opus4.6起,模型coding和agent能力变强但人味淡。
从“工具”到“同事”——AI 时代的产品进化
在QCon 2026北京站,苏杰让AI数字分身演讲,探讨AI时代产品进化。从产品、组织和个人层面判断未来趋势,介绍产品新形态、创新方法,还提及组织和个人应对策略,分享用AI准备演讲的体验。
真狠!4 万 Star CodeWhale,AI 写代码最怕的是什么????
文章介绍开源的CodeWhale,它是terminal coding agent harness,GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则,涵盖身份、证据等原则。支持多模型,有任务流程和多Agent协作功能,还分析适用人群并给出启动方法。
AI生图免训练提速1000%,办法:最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢,过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线,在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速,生成效果好,优势显著,还能与时间步蒸馏叠加,且完整开源。