实测AI购物:推荐不精准、价格不符、跨平台壁垒
实测AI购物:推荐不精准、价格不符、跨平台壁垒迈入今年618大促周期,各大电商平台纷纷加码AI购物,智能选购成为各家角逐的新焦点。
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迈入今年618大促周期,各大电商平台纷纷加码AI购物,智能选购成为各家角逐的新焦点。
在具身智能快速发展的今天,机器人已经不再满足于「看见」刚体物体,而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门,到服务机器人整理抽屉,再到工业场景中的工具操作,大量真实世界目标都属于关节物体(Articulated Objects)。
图片来源:Baseten AI 初创公司 Baseten 近期正与投资者洽谈,计划以 110 亿美元估值(含融资额)募集 10 亿美元资金,据知情人士透露。这将使该公司估值较三个月前公布的上一轮 50
3D世界“会看”了,但还不会“改”。
你有没有想过,我们每天用的 AI 大模型,可能在某些词汇上天生就有缺陷?不是因为训练数据不够,不是因为算力不足,而是因为语言本身的规律——那些用得少的词,模型就是学不好。更让人意外的是,这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
就在几天前(5月22日),DeepSeek官方扔出了一枚重磅炸弹:DeepSeek-V4-Pro将在5月底结束优惠后,永久降价至原价的四分之一。各大媒体瞬间被诸如“白菜价”、“夯爆了”的标题刷屏。看看这组惊人的新定价:每百万Token输出6元,输入(缓存未命中)3元,而输入(缓存命中)仅仅只要0.025元!
距离谷歌的Gemini 3.5 Flash发布已经一周多了。
YC 官方账号亲自下场推了一家叫 Manicule 的公司——专门给开发者工具团队承包技术文档和 DevRel 内容,核心卖点:成本只要 DevRel 的一半,速度快一倍,而且文档专门为 AI agent 优化。当 Codex、Claude Code 这些编程 agent 开始直接读你的 docs 来调 API,文档质量差就等于把客户拱手让给竞品。
念念不忘,必有回响。
随着大语言模型在各类应用中加速落地,一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG(检索增强生成)方案依赖语义相似度检索历史信息,但“语义相似”并不等于“真正相关”,常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。