「自动化数据收集」共找到 2895 篇相关文章
AI 当导演编剧和剪辑?FilMaster打开自动化电影创作新纪元
当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’,香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程,分两阶段创作电影,能生成高质量作品,但高级后期制作技术未纳入。
Claude深夜更新!DeepResearch+MCP入侵你的私人数据,威力很大!
Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新,改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用,高级研究能力增强了搜索研究能力,这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。
Codex自改进Prompt:让AI自己把重复工作变成自动化
开发者Vaibhav更新的Codex自改进Prompt引发AI开发者群体讨论,被OpenAI联合创始人转发。完整版核心逻辑可拆解为8步,加了严格跳过规则。实测有反馈,也有优化建议和现存问题。
阿里财报+96%是假象:扒开数据,真利润只剩8600万
5月13日盘前阿里发布2026财年Q4财报,主流标题称净利润同比增96%,股价盘前一度涨7%。但经分析,扣掉投资浮盈后真利润仅8600万。文章还给出财报分析方法、释放的关键信号及投资建议。
代码Agent的苦涩教训!首次拆解上下文检索,直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体,揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务,由专家标注「黄金上下文」,用多指标评估。研究显示,复杂架构未必效果好,模型重召回轻精确等。
从数据到决策:AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧,介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化,解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡,为行业提供可复用技术范式。
稳定训练、数据高效,清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案,可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN,用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优,有稳定、快速、样本效率高的特点。
从社区数据出发,再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法,呈现生态新变化,还分析技术趋势、开发者分布,提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
以为Anthropic全是科学家?数据告诉你,他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历,发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀,Google是最大人才池,博士仅占13.7%,头衔扁平化。
前 DeepMind 研究员反思:评测,而非算力或数据,才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出,当前主流评测体系滞后,静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量,呼吁构建自演进评测,还为一线工程师提供了研发建议。