「通用AI智能体」共找到 11234 篇相关文章
A16z： AI 产品的护城河在哪里？
a16z新博文结合与创始人沟通，总结AI公司突围成长关键点。指出演示易、产品难，AI初创增长快，开发成本降，速度很重要，还介绍了AI公司建立护城河的方式，认为当下是创业者好时机。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
从OpenAI回国的90后姚班博导，打造了国内首个开源Agent训练框架：从OpenAI团队解散与重组，看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究，回国后投身学术与创业，打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验，探讨创业、技术发展等问题。
AI 万能插座(网关)
AxonHub 是 All - in - one AI 开发平台，有统一 API 网关等功能。具备统一 API、追踪等核心特性，支持多种 API 类型和格式，介绍了不同部署与使用方法。
继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人
2026 开年，自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用，需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型，其有自研成果，还开源模型组织黑客松。
Mira Murati新公司获20亿美元融资，估值100亿美元
金融时报消息，前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的AI公司“Thinking Machines Lab”获20亿美元种子轮融资，估值100亿美元。公司致力于开发人工通用智能，目前对产品和技术细节高度保密。
Token纪元：从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命
文章指出，AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”，但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标，当前AI算力网络停在2G时代，AI劳动力崛起将重构就业，Token或引发文明跃迁。
π0.6和GEN-1谁代表未来？乾坤未定，但这条底层赛道浮出水面
Generalist AI的GEN - 1引发行业关注，其创始人验证具身智能尺度定律。但很多公司在数据质量上遇困。智域基石提出‘数据编译’概念，构建五层编译管线，有独特商业模式，对未来数据路线持‘路线中立’观点。
这个春节，AI 不聊天了，开始替我买单
马年春节，腾讯、百度、字节跳动等大厂打响「AI 春节大战」。阿里旗下千问 APP 投入 30 亿启动「春节请客计划」，活动首日成绩显赫，还展示了跨应用调度等能力，探索出独特的「超级 Agent」路线。
RunAnywhere：简单几步让AI应用跑在手机上
介绍能在手机本地运行的大模型项目RunAnywhere，它让开发者在iPhone 16 Pro Max部署Llama 3.2 3B模型。AI处理本地化，用React Native和RunAnywhere SDK，支持多模型，有多种功能，优势明显。