「AI研发成本」共找到 10687 篇相关文章
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent:超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8,商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布,在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8,单题推理成本低,商业订单超亿元,进入规模化金融场景验证阶段。
Claude Opus 4.7 发布!留给人类的时间,不多了
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7,核心升级是让 AI 跑长且复杂任务,还能自我验证结果。它视觉能力超强,编程能力提升,新增 /ultrareview 功能,API 多了调节档,不过 token 数量或增加,成本可能上浮。
缓存不该困在一台服务器里
本文分析大模型推理阶段KV缓存的行业痛点,指出传统单机缓存孤立无法跨节点复用的问题,介绍焱融科技的分层共享缓存方案,公开了方案的实测性能数据,展现AI存储的新发展方向。
1.8亿token,Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文,开源AI Agent项目Clawdbot(已更名OpenClaw)超134k Star,其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因,分析难以避免的问题,还给出控制Token账单的方法。
开源屠刀!400美元炼成「代码副脑」,硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents,以最低数百美元算力成本,能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳,其软验证生成技术降低成本,新代码易部署且兼容Claude Code。
自动驾驶公司,正在标配飞书
2025年自动驾驶行业快速发展,众多企业在知识沉淀和提效工具上达成共识,选择飞书。如地平线用其管理知识,Momenta借其打通研发流程,四维图新举办大赛挖掘提效案例,飞书成物理AI浪潮加速器。
生成式推理再排序,可能会是LLM4RecSys的新突破口吗?
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力,超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID,生成推理路径,推理赋能再排序,披露重排序提升空间。
刚刚,MiniMax直接让龙虾学会自我进化,也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上,英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局,推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级,在多方面表现出色,还在科研评测中获佳绩,实测效果良好,开启自我进化。
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶,打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态,对OpenAI构成代际优势;用TPU训练模型,摆脱CUDA依赖,冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研,其发展或改变AI格局。
MCP 和 Skills 到底什么区别?一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议,可降低开发成本,但会吃掉上下文窗口;Skills 采用渐进式披露设计,自带脚本,能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作,MCP 用于远程连接。