「多模态应用」共找到 2966 篇相关文章
苹果应用商店ASO优化:Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍(进阶篇五)
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略,旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
GitHub Trending 榜一的开源 Cowork 来了!4天4.5K星,首个多智能体工作流应用!
开源项目Eigent冲上GitHub Trending榜首,4天获4.5K+ Star。它是全球首个多智能体工作流桌面应用,完全开源、支持本地模型,有多种智能体工作流,具备本地优先、并行工作流等特性,提供三种使用模式。
合理利用应用商店ASO优化工具,提升APP产品权重和转化率(工具篇)
应用商店优化(ASO)是提升App曝光和下载转化率的关键过程,涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”:造出百款“高危”应用,普通开发者一小时内黑入,氛围编码成了黑客“天堂”?
近日,Replit员工报告“欧洲版Cursor”Lovable有安全漏洞,虽早收到通报却未修复。员工扫描其1645款应用,170款可让人访问用户信息。多位工程师成功“黑入”,Lovable虽有改进但仍未解决底层问题。
一次性应用出现,个人独角兽崛起:顶级布道师Jeff Barr论AI如何重塑开发者生态|InfoQ独家采访Jeff Barr
InfoQ 独家采访亚马逊云科技核心奠基人 Jeff Barr,探讨 AI 对开发者生态的变革。他认为 AI 是能力放大器,将催生一次性应用和个人独角兽,开发者角色转变,沟通和数据更重要,还介绍了应对建议及 Kiro 挑战活动。
多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
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。
斩获20K星!再见PDF排版噩梦,这个开源神器让文档处理爽到飞起!
MinerU是上海人工智能实验室推出的开源数据提取工具,能将多模态文档解析为Markdown,支持精准提取图片、表格、公式,具有多语言支持、高性能等特点,应用场景广泛,还开源免费。
面向 AI Agents 的高性能数据基座:架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上,晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战,提出多模态数据基座设计目标,并介绍工程实践,证明传统架构有 CPU 瓶颈。
真正能用好AI的企业是怎么做的?(附企业级AI落地实战手册)
数字化深入,非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书,提出复杂文本智能五大核心能力标准,用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用,提供可复制落地范本。