AI两天爆肝12年研究，精准吊打人类！多大、哈佛MIT等17家机构联手放大招，基于GPT-4.1和o3-mini，筛选文献提取数据，效率飙3000倍重塑AI科研工作流。
苹果AI，引而不发。 AI，或许是苹果现在最不想听到的词汇。 曾几何时，苹果的Siri独步全球，让全世界都意识到智能语音助手并不是“人工智障”
自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统（MAS）
你有没有想过，为什么有些AI产品一上线就获得用户疯狂追捧，而另一些技术看起来更先进的产品却在市场上反响平平？为什么Cursor这样的AI代码编辑器能够席卷开发者社区，而许多功能更强大的AI工具却始终无法获得用户信任？
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
只用一个模型，就能边思考边动手，涮火锅、调鸡尾酒，还能听你指挥、自己纠错 —— 未来通用机器人的关键一跃，或许已经到来。
作为一个专注用AI解决具体场景问题的自媒体小博主，每一个场景我一般都搓一个提示词出来，随着覆盖的场景越来越多，我的提示词库也变得越来越庞大。
在人工智能领域，ChatGPT 作为 OpenAI 推出的聊天机器人一直以其强大的文字生成能力受到关注。然而近期一项独特的实验显示，当 ChatGPT 与一款诞生于 1977 年（48 年前）的经典游戏机雅达利 2600（Atari 2600）对弈国际象棋时，却遭遇了意想不到的失败。
凌晨三点的 AI 实验室，键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上，博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数，只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
生成式AI提升内容效率并重塑营销洞察，但品牌本质（用户价值）不变。企业需聚焦垂直数据沉淀、AI原生工作流改造（非仅工具应用），并应对一把手认知不足及组织转型挑战
