「双模式引擎」共找到 982 篇相关文章
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
甲小姐对话柳钢：AI编程商业化的中国解法 | 甲子光年
AI编程赛道发展火热但商业化难题凸显，国内外市场境遇不同。极狐GitLab CEO柳钢将困境转化为突破口，推出驭码CodeRider。他认为用AI赚钱时代已到，还分享对产品、商业、开源等方面的看法。
ICML25 | 让耳朵「看见」方向！仅依靠360°全景视频，就能生成3D空间音频
空间音频技术成提升沉浸式体验关键，但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频，相关代码和数据集已开源，虽有局限但前景好。
AI辅助编码将如何改变软件工程：更需要经验丰富的工程师
文章指出生成式AI改变软件开发方式，LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限，如‘70%问题’。还介绍有效模式，提及软件工程智能体兴起，最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。
AI 是设计工具的顺风还是逆风？
在生成式AI影响下，Figma曾被视为「AI输家」，但2026年第一季度营收同比增长46%。其联合创始人兼CEO Dylan Field称，AI是业务扩张核心驱动力，强调设计价值在不可被AI标准化领域。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也都是一种组织发明
过去一年，Anthropic 是 AI 行业最值得研究的公司，创造了最快爆发性增长，估值反超 OpenAI。文章从战略判断和组织文化两方面拆解其成功原因，分析与 OpenAI 的差异，还指出 AI 竞争中组织文化的重要性。
抢先李飞飞！世界模型能多人联机玩FPS游戏了
Odyssey公司推出世界模型Agora - 1，驱动网页版多人FPS游戏，无游戏引擎等，画面实时生成。该公司专注通用世界模型，此前业务转向主动交互，此成果解决多人游戏一致性难题，还发布多模态模型Starchild - 1。