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麻省理工 NANDA 研究发现,只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出,95%企业组织的 AI 投入无回报,仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足,领导层对 AI 项目信心下降。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目!
文章推荐5个Github开源项目。有基于Firefox内核的浏览器Zen Browser;跨平台划词翻译工具Pot;异步终端文件管理器yazi;局域网文件传输工具Snapdrop;网页管理服务器文件工具FileBrowser Quantum,各有亮点。
史上首次!米兰冬奥基于阿里千问打造奥运官方大模型
2月5日,国际奥委会主席柯丝蒂·考文垂宣布基于阿里千问打造奥运史上首个官方大模型,已在赛务与公众服务双端落地。此外,自动媒体描述系统、AIGC技术等也有应用,阿里云多项技术助力米兰冬奥。
AI招聘逆天研究:看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视,求职者要求提高招聘筛选透明度。同时,美国多所高校研究者完成一项研究,AI能通过人脸照片预测职业走向,但因训练数据问题引发公平性争议。
超强开源OCR,手写体识别能力超dots.ocr,封存多年的老文档数字化有救了。
文章推荐新开源的OCR系统Chandra,它对手写体识别做了优化,官方测评数据显示比dots.ocr强。介绍其适用于多场景及功能特点,还展示了不同场景的识别效果,建议有需求者多对比测试。
清华退休教授余志平谈国产EDA发展之路
余志平教授全程参与“熊猫集成电路CAD系统”研发,获国家科技进步一等奖。他带领团队成立公司深耕垂直领域,推动构建国产EDA生态链。他认为突围要把握“缝隙效应”,还强调用AI辅助科研,培养高素质人才。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败?首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向,应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集,设计三种初步方法并评估,虽现有方法表现有限,但此研究意义重大,有望助力打造更可靠系统。
瘦身不降智!大模型训推效率提升30%,京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法,经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台,可帮企业将通用模型转化为专业模型,加速商业化落地。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。
Cursor 3 发布:IDE 不重要了,智能体控制台上位,VS Code 这一套开始失效
Cursor 3 发布,用智能体管理控制台取代传统代码编辑器,标志 AI 辅助开发工具与开发者工作流程重大转变。它带来多仓库支持、Cloud Handoff 等功能,转型源于竞争压力,业界对智能体编排层架构设计未达成共识。