「智能场」共找到 3685 篇相关文章
走一步看一步、两三个月就迷茫一次:字节扣子的两年「创业」
字节的扣子刚完成大版本更新,定位“职场AI,就用扣子”。它过去两年像早期创业团队“野生”生长,从Bot Studio到工作流平台,再到扣子空间,如今迈向Vibe Coding,强化“伙伴”定位,值得产品创新者研究。
中国科技企业出海的6条最新趋势!
作者在美国拉斯维加斯CES展及硅谷调研后,总结了AI和中国科技企业出海的6条趋势,包括Token消耗激增使自研成大势,AI提升消费电子产品溢价,软硬件边界模糊等。
老黄挤爆牙膏!DLSS 4.5狂飙6倍,RTX 50系直接封神
2026年CES大会上,英伟达发布DLSS 4.5提升画质与帧生成,RTX Remix助力经典游戏重生,还将NPC变智能伙伴。同时,其软件升级利好AI PC,提升性能、减少显存消耗,让它更接近日常使用。
这可能是,全球最强开源Agent模型,走了一条反Scaling Law的全新范式!
MiroThinker v1.5开源,其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度,训练有严格时间管控,实测表现超Search Agent,“小模型+强交互”或成新方向。
AI 真能看懂物理世界吗?FysicsWorld:填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变,目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准,可评测模型多能力,还提出 CMCS 策略,为全模态智能发展提供指引。
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?
一篇51页论文研究主要智能体,指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式,还明确不同范式优缺点,发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。
破除AI Agent自主操控风险:万字解读LangGraph“人工干预”机制 ,附零基础实战
随着LLM驱动的Agent从学术走向应用,确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例,介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践,助开发者构建可靠、安全的智能代理。
从 1000 万 App 下载到 1 亿桌面:千问与夸克合体成 AI 浏览器了
阿里千问 App 公测 7 天下载量破千万,其基于强大的 Qwen 模型。11 月 26 日,千问与夸克 AI 浏览器深度融合发布 6.0 版本,借助夸克超 1.1 亿的装机量,千问成系统级桌面智能助理。
用AI“打开”金融市场黑盒:微软亚洲研究院如何构建订单级仿真引擎
在大模型与智能 Agent 崛起的时代,金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享,团队构建金融基座模型与 Agent 流程,实现高保真市场模拟与决策优化,还介绍了相关平台和模型构建应用。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型(LLM)编码能力,斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试,让多个 LLM 在多轮比赛中较量,涉及多种代码竞技场,还评估模型分析代码库能力,未来将处理更大代码库。