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深度 | AI 智能体赛道持续升温,Super Agent还有多远?

深度 | AI 智能体赛道持续升温,Super Agent还有多远?

深度 | AI 智能体赛道持续升温,Super Agent还有多远?

2024 年是 AI Agent 的发展元年,多位科技巨头曾在公开演讲中表示 AI Agent 是 AI 应用的重要落地方向。

来自主题: AI资讯
6123 点击    2024-10-26 13:26
融资1.35亿,估值超10亿美元的法律AI公司,帮1000家律所追回了15亿赔偿金

融资1.35亿,估值超10亿美元的法律AI公司,帮1000家律所追回了15亿赔偿金

融资1.35亿,估值超10亿美元的法律AI公司,帮1000家律所追回了15亿赔偿金

法律行业是 AI 落地的重要场景之一,全球范围内,已经出现了多家法律赛道的 AI 独角兽。OpenAI 和 Google 都投资的 Harvey,以及最近刚完成 F 轮融资的 Clio 都是其中的典型。

来自主题: AI资讯
5507 点击    2024-10-26 11:28
死刑,高空抛物砸死路人,AI监控能否根治?

死刑,高空抛物砸死路人,AI监控能否根治?

死刑,高空抛物砸死路人,AI监控能否根治?

近年来,基于人工智能视觉识别的AI监控系统越来越多地应用于社区,监控高空抛物也成为典型场景。

来自主题: AI资讯
5186 点击    2024-10-26 11:19
微信布局AI搜索冲击百度?腾讯的野心可能远不止于此

微信布局AI搜索冲击百度?腾讯的野心可能远不止于此

微信布局AI搜索冲击百度?腾讯的野心可能远不止于此

一直以来,在互联网搜索领域,百度长时间占据着中国市场的主导者位置。然而,随着AI技术的普及与用户行为的多元化,全流量用户的搜索行为正以前所未有的规模渗透到各类平台,如新闻资讯、社交、搜索、视频等。

来自主题: AI资讯
4721 点击    2024-10-26 11:06
“AI马斯克”,是互联网上最大的骗子

“AI马斯克”,是互联网上最大的骗子

“AI马斯克”,是互联网上最大的骗子

辨别要点之一:假马斯克比真的更完美 马斯克、特斯拉汽车和“马斯克”,正在转移他们的比特币。

来自主题: AI资讯
5708 点击    2024-10-26 10:46
开源模型突破原生多模态大模型性能瓶颈,上海AI Lab代季峰团队出品

开源模型突破原生多模态大模型性能瓶颈,上海AI Lab代季峰团队出品

开源模型突破原生多模态大模型性能瓶颈,上海AI Lab代季峰团队出品

原生多模态大模型性能瓶颈,迎来新突破! 上海AI Lab代季峰老师团队,提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。 与非原生模型相比,该模型首个单词延迟最多降低67%,在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。

来自主题: AI技术研报
6511 点击    2024-10-25 15:37
LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

今年诺贝尔奖颁给AI,是诺奖委员会感到压力的结果,需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield,获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。

来自主题: AI资讯
5565 点击    2024-10-25 15:12
Notion Email 终于来了,模版 Marketplace 已实现支付交易闭环

Notion Email 终于来了,模版 Marketplace 已实现支付交易闭环

Notion Email 终于来了,模版 Marketplace 已实现支付交易闭环

Notion 今天举行了一个叫 Make with Notion 的发布会,这次发布会发布了一系列的新功能和产品,包括了表单(Forms)、布局(Layouts)、自动化(Automations)、Notion AI、交易市场(Marketplace) 以及大家最期待的 Notion Email。

来自主题: AI资讯
6272 点击    2024-10-25 14:55
深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」

深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」

深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」

哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。

来自主题: AI资讯
5719 点击    2024-10-25 14:51