「生成式AI」共找到 10888 篇相关文章
全球电池回收技术爆发：中国专利断层式领先，宁德时代子公司排第一
欧洲专利局和国际能源署报告显示，全球电池回收技术创新爆发，循环利用专利增长快。中国在该领域表现突出，宁德时代子公司邦普循环专利领先，且中国掌控矿产精炼与回收两端，不过全球面临缺料挑战。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。
每周产业洞察 | 当AI让制作越来越便宜，好内容反而更贵了
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区东坝乡，由多方参与，采取‘共创、共建、共享’模式，提供六大服务平台，推动视听产业集群化发展，截至2025年8月已汇聚近百家生态合作伙伴。
玩转智能体协议：谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用
谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码，从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途，如MCP消除重复劳动，A2A规范智能体通信等，阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。
ACL 2026 | 别轻易给AI发「～」，它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞，用自动化框架测试主流大模型，平均混淆率38.6%，多数混淆响应会“静默失败”，超半数达高危害级别。
300个AI员工，跑满4000步不崩，Kimi新一代模型K2.6来了
月之暗面开源发布 Kimi K2.6 模型，在通用智能体、代码编写和视觉理解等综合能力上全面跃升。它在多项测试成绩领先，能连续工作13小时，还在全栈开发、多智能体协作等方面有出色表现。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
中国科协重磅回击，NeurIPS含金量一夜归零！AI顶会已死？
NeurIPS以「合规」为由出台歧视性政策，引发强烈不满。其官方回应遭群嘲，中国科协出手将其2026年在中国学术评价体系中「含金量」归零，顶尖学者集体退审，顶会审稿制度也在坍塌。