AI 能「深度研究」了,但我还是离不开百度和 Google
AI 能「深度研究」了,但我还是离不开百度和 Google在一轮轮 AI 基础建设起来之后,目前率先卷起来的应用场景,是「深度研究」。
在一轮轮 AI 基础建设起来之后,目前率先卷起来的应用场景,是「深度研究」。
近期,在各大社交媒体上,一个迷你机器人的“拆箱”视频广为流传。创作者表示这是他们等了大半年的快递,喜悦之情溢于言表。
不惧检验,全程线下公开及全球真机实时直播展示,「慧思开物」填补具身智能在通用软件系统方面的空白,颠覆传统机器人应用开发模式,宣告通用具身智能时代的里程碑突破,具身智能「安卓」时刻已经到来,通向通用具身智能时代的「虫洞」已打开。
最近刷信息流的时候,被一个东西笑喷了——
用户量 ≠ 变现能力,AI 应用商业模式逐渐成熟。MAU 和收入最高的 50 款移动 AI 应用仅 40% 交叉,部分低用户量应用反而变现能力更强。语言学习、植物识别、音乐工具等小众垂类 AI 应用,凭借精准需求吸引愿意付费的用户群体。
2025 年初,OpenAI、Perplexity、xAI 等 AI 公司都相继推出 Deep(Re)Search 功能。交给模型慢慢思考从而得到更详细的回答,成为了新潮流。
Blackwell刚开始大规模发货,科技界已经将目光投向了下一代「Rubin」。英伟达的GTC开发者大会,从昔日9000人到如今被戏称为「AI Woodstock」的25000人狂欢,英伟达早已建立起自己的AI帝国!本周黄仁勋将带来哪些惊喜?Rubin会否再掀性能革命?
“我逝去的爱人,以后只能当白月光说了。”
近年来,代码评测集数量激增,但质量参差不齐。为规范其开发,香港科技大学联合多所高校研究了过去十年的274个代码评测集,发现诸多问题,如数据重复、测试用例错误、隐私信息未删除等。基于此,他们推出了《代码评测集发展指南55项》(How2Bench),涵盖设计、构建、评测、分析、发布五大阶段,旨在提升代码评测集的质量与可靠性。
Salesforce 的CEO马克·贝尼奥夫上个月宣布 2025 年为“Agentforce 的绝对之年”,这是这家软件公司去年秋天推出的一款产品,旨在帮助客户实现客户服务和其他业务功能的自动化。