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乔纳森下一个iPhone神话,要黄了?OpenAI秘密AI硬件深陷三重困境

奥特曼与乔纳森联手打造终极个人AI助理,计划明年发布。但该项目面临基础设施和软件难题,包括算力与成本、人格设计及隐私问题,未来充满变数。

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癌症有救了?AI设计药物开启人体试验,DeepMind「秘密武器」引爆革命

DeepMind分拆的Isomorphic Labs宣布,首批基于AlphaFold发现的候选药物进入人体临床试验,解决了新药研发周期长、成本高的痛点,标志AI制药从理论迈向实践。

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学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能

XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。

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AI编程真面目:完整项目通过率仅27% | 上交大新基准

多校联合团队发布ProjDevBench,评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示,六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%,从零构建任务中性能大幅下滑,还揭示了智能体多方面短板。

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7000 亿砸 AI,95% 失败:这一轮可能不会再造"电力时代"

文章指出本轮 AI 革命与前几次不同,虽资本大量涌入,但新需求少,多是降本和耗电。分析了其经济影响,如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等,还给出个人发展建议。

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AI Agent 落地之困:为什么“人”与“流程”是最大障碍?

本文解读 MMC 报告,揭示 AI Agent 落地面临核心挑战、衡量标准、付费模式及落地策略。指出最大障碍是‘人’与‘流程’问题,如工作流集成、员工抵触、数据隐私等,还提及企业付费情况和成功落地秘籍。

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150PB工业数据+智能体革命,西门子开启AI制造新纪元

西门子在工业AI领域成果显著。其工业智能体系统贯穿工业脉络,Industrial Copilot提升开发效率。工业基础模型扎根150PB工业数据,与主流大模型路径不同。西门子靠数据和行业know - how构筑护城河。

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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容

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tRPC-Agent-Go:构建智能AI应用的Go语言Agent框架

tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架,tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速,Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等,支持创建多种Agent,为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。

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高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作

物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。

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