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我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业,用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成,选教育领域做考研调剂志愿填报,用agent完成工作。产品销售不错,作者虽有心理波动但坚持,未来想尝试新领域。
实测飞猪 AI:真正的突围才刚刚开始?
2026年上半年,AI行业面临盈利难题,AI Coding虽火热,但旅游等领域落地AI更具挑战与潜力。飞猪升级AI能力推出「飞猪帮帮」,能办事、融合交互方式,还解决通用模型痛点,不过落地成闭环仍需供应商适配。
Demo的高估值时代结束了,具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期,融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’,如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型,还给出衡量企业的四把尺子,并以酷哇科技为例说明。
AI 写代码太烧钱了:Copilot、Claude 一起涨价,不如把程序员请回来?
GitHub与Anthropic几乎同时调整AI写代码收费模式,GitHub Copilot按使用量计费,Claude Code限制Opus模型访问。AI公司此前靠低价扩张,如今成本压力大,将成本转嫁到用户,而很多token被浪费,AI使用成本可能超程序员。
智元启动「买买买」,路径未明,资本抢跑,主流技术范式下谁在领跑具身智能赛道?
2025年7月,智元机器人21亿现金收购上纬新材,成A股首个“具身智能概念”上市公司,引发行业震动。具身智能技术尚在演进,业内从多方向构建系统,主流路径有端到端大模型体系和双系统架构。
刚刚,Thinking Machines Lab首次发长文,揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性,还解释核函数计算中数字加法顺序问题,介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
GPT-5得分不到0.4!法律+金融最大规模基准:1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则,是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低,还独创经济路径分析维度,约30%任务为多轮对话,揭示了AI在专业领域的不足。
半年销量2000万+,宇凡微如何让AI模块“飞入寻常百姓家”?
芯师爷专访宇凡微品牌部总监张雨,探讨AI模块商业化前景。宇凡微展出多款AI模块,接入豆包大模型,有自研SAS系统等优势。其通过技术、市场等层面建护城河,践行“技术平权,快速量产”理念,未来向全场景方案升级。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell?OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场,但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño,性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署,是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计,设计周期短,成本低,OpenAI 借此扩展全栈能力。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平,解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌,未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。