舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿本文主要介绍 xML 团队的论文:Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
本文主要介绍 xML 团队的论文:Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
今天,我们正式发布MiniMax Agent全栈开发功能。这可能是全球首个 在复杂全栈网站应用上高交付率 的Agent。它支持Supabase后端托管、Stripe支付功能、cron job定时任务、长链接维持等能力,可开发需要API、实时数据、下单支付、LLM调用、定时任务、登录注册等功能的各类应用。
每当我们讨论AI对就业的影响时,大多数都是专家拍脑袋的预测。但微软研究院的这篇论文不一样,他们分析了20万个真实的Microsoft bing Copilot用户对话,每一个数据点背后都是一个真实的人,一个真实的工作场景,首次用硬数据告诉我们:AI到底在改变什么工作?哪些工作活动和职业正在被生成式AI(Generative AI)最大程度地影响?
在大模型狂飙的时代,AI 创业被裹挟进一种“技术正统性”的焦虑:要不要训练模型?有没有算力资源?底层自研是不是护城河?但 Yiran,一位本科学钢琴、靠一段自动发邮件脚本开启创业旅程的 00 后女性创业者,选择了另一种路径——她不训练模型,不押技术论文,而是把 AI 做成一个真正能“成事”的销售助理。
近年来,多模态大模型(MLLMs)发展迅猛,从看图说话到视频理解,似乎无所不能。
如果你正在做出海业务,无论是做跨境电商、独立站,还是SaaS软件,你一定逃不开一个核心问题:如何低成本地获取海外精准流量?
你能想象律师审查合同的时间从几周缩短到一小时以内吗?这听起来像天方夜谭,但刚刚获得580万美元种子轮融资的Crosby正在让这个看似不可能的事情成为现实。这家由红杉美国领投的公司不是在为律师开发AI工具,而是直接用AI技术重新构建了一家律师事务所本身
7月2日,韩国专注于AI癌症诊断和治疗的企业Lunit宣布与Microsoft达成合作,加速提供人工智能驱动的医疗保健解决方案。
近年来,基于智能体的强化学习(Agent + RL)与智能体优化(Agent Optimization)在学术界引发了广泛关注。然而,实现具备工具调用能力的端到端智能体训练,首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
最近,硅谷的一家新成立的名叫「Genesis AI」的公司吸引了我们的注意,他们在最近的种子轮融资中拿到了 1.05 亿美元。据外媒 TechCrunch 报道,这轮融资由美国顶级风投机构 Khosla Ventures、Eclipse 联合领投。前者是 OpenAI 的最早的机构投资者,后者是特斯拉产业背景团队机器人赛道的专业机构。