「可灵AI数字人」共找到 11451 篇相关文章
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
连肝12小时！一轮狂刷1500篇论文，写4.2万行代码，AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家，最长能连续工作12小时，平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码，79%研究结果可被人类复现，已在多领域有7个真发现。
Hinton最新警告：杀手机器人或将带来更多战争，最大担忧是AI接管人类
近日，「AI教父」Geoffrey Hinton在采访中预警，「杀手机器人」等致命自主武器让战争更易发动，降低了战争成本、改变了战争方式。他更担忧人类被AI接管，还指出AI公司在安全方面做得不够，同时也提到了AI在医疗等领域的应用。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
为什么伟大的 AI 产品不能被计划？
Anthropic的CPO Mike Krieger分享构建AI产品经验与哲学。他认为未来多数内容将由AI生成，判断重点在来源与可信性；伟大AI产品多自下而上生长，如MCP协议；还谈到AI应用面临易用性等问题。
悬赏5000刀！148局AI斗蛐蛐世界杯官方战报出炉，全球赛邀你接棒来战
淘宝举办AI大模型斗蛐蛐世界杯，将12个顶尖模型放同一Agent框架，在12人局技能狼人杀场景对战150局。截至148局，谷歌两模型暂居前二，Qwen3-Max-2026-01-23排第三。还开启WhoisSpy国际赛，开发者可参与，前十有奖励。
“现在读AI博士已经太晚了”
谷歌生成式AI团队创始成员Jad Tarifi劝退AI博士，称等毕业AI或被解决。当下科技巨头天价抢人才，AI也成裁员推手，应届毕业生就业难。他建议发展社交技能和同理心应对。
一个Bug改通宵！用AI写超50%代码，只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研，发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍，也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI，而初级开发者因经验不足更谨慎，同时调研还涉及绿色编码认知。