「企业级智能分析」共找到 4480 篇相关文章
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
真·QQ飞车！「电动版F1」上海开赛，Gemini在线解说
Formula E电动方程式赛事和Gemini深度合作，Gemini承担直播解说、Driver Agent分析数据及驾驶指导功能。FE规则类似游戏，其技术或下放到普通汽车，不过自动驾驶发展下，FE未来是否需要人类存疑。
Agent 落地，数据库先变
AI竞争靠近落地，Agent如何读懂业务、释放模型智能价值成核心命题，数据库也被推到台前。Agent成新用户，对数据库提出新要求。OceanBase提出湖库一体架构，欲做Agent时代数据底座，降低落地成本。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
人形机器人不再「走走停停」：Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr-0
具身智能领域中，让机器人移动中精细操作一直未被很好解决。Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr - 0，用Single Policy统一策略，数据源于自研外骨骼系统，还构建世界模型解决评测部署难题。
不用头显也能看3D：清华团队把裸眼3D视角扩大到150°
清华大学戴琼海、吴嘉敏团队在 Nature Photonics 发表研究，提出“超斯涅尔扫描光场显示（SSS - LiD）”方案，在 150°超宽视角下实现高分辨率裸眼 3D 显示，还分析了裸眼 3D 技术的商业化前景。
当 AI Coding 进入复杂企业系统，为什么提效远没有宣传里那么美好 ？
以Claude Code、Codex为代表的自主编码智能体席卷开发者生态，但夸大能力现象严重。在复杂企业系统中，AI Coding提效远没宣传美好，存在诸多问题，企业应分级应用、进行约束下的人机协作。
深度｜Karpathy为何突然加入Anthropic，只能当Dario的「-2」？
5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。
把AI 时代最重要的判断力当专业学科训练，专注提升判断力
文章指出AI时代人们多只有“领域内判断力”，判断力可当学科训练。介绍预测大赛中普通人表现超CIA分析师，1小时训练能提升10%准确度，还给出判断力3层栈框架及30天训练清单。
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。