「系统自进化」共找到 3042 篇相关文章
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。
中科闻歌完成新一轮战略融资，引领企业级人工智能技术发展
近日，中科闻歌完成新一轮战略融资，投资方为石景山区产业基金。融资用于自研决策智能操作系统DIOS研发与推广。中科闻歌技术实力强，有全栈自研体系，已服务超千家客户，后续将深耕多领域并拓展海外市场。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
构建会思考的测试Agent：从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统，结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境，指出通用AI Agent平台局限，阐述系统设计、能力及架构，展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
英伟达护城河又宽了！低调收购开源算力调度王牌工具，全球过半顶级超算在用，Thinking Machines也离不开它
英伟达低调收购SchedMD，其为Slurm系统核心开发商，该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高，英伟达承诺保持Slurm开源，但相关项目开发受关注。此外，英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。
智能PPT生成系统
MultiAgentPPT是基于A2A + MCP + ADK的多智能体系统，能流式并发生成高质量PPT。它通过多智能体协作，从大纲生成到内容汇总，提高效率与准确性，还介绍了使用界面、项目结构、快速开始步骤等。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限，探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型，分析传统测试范式适用性，介绍AI安全分析方法，阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
为什么自监督永远学不到语义？
《Visual Language Hypothesis》论文用纤维丛理论审视视觉表征学习，指出只做连续变换难触达语义。分析现有无监督学习不足，提出“Expand - and - Snap”机制，还通过实验验证，提供审视AI架构新视角。