「移动设备自动化」共找到 799 篇相关文章
刷榜只是体力活!清华消费10万块,一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作,将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化,使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中,消耗约10.4万美元,发现105个SOTA模型,平均性能提升近10%。
声音自然、接近真人,只要 3 秒音频就能完成声音克隆,可本地跑保护隐私的TTS!
Neuphonic出品端侧TTS模型NeuTTS,能在本地设备高效运行,无需云服务。它有真正端侧运行、低延迟、高质量自然语音等特性,支持多语言,项目还给出安装、使用方法及支持模型等信息。
狂揽16.1k星!清华开源交互式AI课堂,学霸打造的最懂学习的AI工具
清华开源的OpenMAIC是多智能体互动课堂平台,能将文档转化为互动学习场景,自动生成课件等内容,有五种交互式界面、AI教师指导,可在任何设备使用,对教育场景很有价值。
GitHub 如何用 AI 重构反馈处理机制
GitHub 引入由 AI 驱动的工作流,将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建,集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升,时间下降。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代,软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对,提出声明式架构策略,介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
谷歌Gemma 4全系开源:3.8亿激活超越20倍体量模型,手机秒变AI工作站
谷歌发布Gemma 4全系列开源模型,有4个尺寸。它在硬件适配、注意力机制等方面革新,能在手机等设备运行,在测试中成绩出色,还获多平台支持,谷歌发起挑战赛鼓励开发者。
AI 智能体实践评估:基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体,介绍评估工具,阐述五大评估支柱,还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
Anthropic失业报告炸场!22-25岁年轻人被斩杀,AI淘汰75%编程
Anthropic报告显示,程序员75%任务已被AI覆盖,客服、数据录入等岗位紧随其后。虽目前未造成明显失业潮,但22 - 25岁年轻人入职率降14%。报告预警AI对就业影响是十年‘温水煮青蛙’。
刚开源的口袋级TTS,CPU 即可多语言本地畅用,爽!
传统TTS模型对个人开发者和边缘设备不友好,最近Github上开源的Pocket - TTS仅100M参数,能在普通CPU上超实时语音合成,支持语音克隆,安装简单,适合多种本地语音开发场景。
对话蚂蚁灵波首席科学家沈宇军:2万小时真机数据,用“慢功夫”做具身智能|甲子光年
蚂蚁灵波首席科学家沈宇军接受专访,称具身智能处于‘GPT - 1时刻’。团队选‘慢’路,积累2万小时真机数据,发布四个具身智能模型并开源。介绍模型架构、优势、问题及未来计划,还谈了开源考量等内容。