「能源领域自动驾驶」共找到 2370 篇相关文章
Anthropic重磅新研究：当AI采访了1250人，它看见了人类的「职业软肋」
Anthropic推出Interviewer工具，与1250名职场人、创作者、科学家深度对话，记录细节并量化。该工具能自动完成访谈、分析等流程，受访者满意度超97%。研究揭示不同职业对AI态度受职业结构等因素影响。
一句话启动AI打工人？我用Claude Skills做了个“微博热搜挖掘机”，效率炸了！
作者黄叔分享用Claude Skills做“微博热搜挖掘机”，介绍其类似给AI员工发《员工手册》，还讲了准备工作，如获取微博热搜接口，输入指令后Claude自动干活，成果可观，Claude Skills适合普通人入门。
AI「看见」实验，哈佛颠覆性突破！一副AR眼镜，新手秒变资深专家
哈佛大学刘嘉教授团队研发人机共融智能系统，含APEX和Agentic Lab。前者用于微纳加工，后者用于生命实验。实测显示，它们能实时纠错、自动记录分析、实现技能迁移，让AI与人类在科研制造中深度融合。
经济学人：为什么 AI 还没抢走你的饭碗？
尽管先进AI模型能力强，引发人们对失业的担忧，但实际情况是，口译翻译等领域就业人数增长，年轻毕业生失业率低，白领岗位未受负面影响，全球就业仍强劲，或因AI使用率低及公司不轻易裁员。
我手搓的橙皮书专家，去腾讯入职了！
作者将橙皮书方法手搓成「橙皮书专家」放于 QClaw 专家广场。该专家可把陌生领域拆成地图，通过五步流水线让使用者快速搞懂。QClaw 有多种造专家入口，普通人也能借其接 AI 红利。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3，采用自监督学习，首次全面超越弱监督，可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色，参数和数据量提升，还构建模型家族，已在多领域产生实际影响。
“数据比模型重要”成了共识，接下来拼什么？
本文为数势科技创始人黎科峰记录上海闭门行业圆桌内容，不同领域从业者一致认为，大模型已非企业AI胜负手，数据与语义层才是核心瓶颈，共识形成后行业进入深度竞争阶段。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。