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Claude突获「超能力」!Anthropic上线实时网络搜索,逆袭OpenAI和谷歌?

Claude突获「超能力」!Anthropic上线实时网络搜索,逆袭OpenAI和谷歌?

Claude突获「超能力」!Anthropic上线实时网络搜索,逆袭OpenAI和谷歌?

Anthropic终于为Claude解锁了网络搜索功能,这一姗姗来迟的升级让它从「数据截止」的限制中解放出来,网友泪目欢呼雀跃!现在,Claude不仅能实时获取网络资讯,还能在回答中附上来源,实用性大幅提升。

来自主题: AI资讯
8959 点击    2025-03-21 11:40
OpenAI深夜发布3个全新的语音模型,一手实测都在这了。

OpenAI深夜发布3个全新的语音模型,一手实测都在这了。

OpenAI深夜发布3个全新的语音模型,一手实测都在这了。

就在刚刚,OpenAI 宣布在其 API 中推出全新一代音频模型,包括语音转文本和文本转语音功能,让开发者能够轻松构建强大的语音 Agent。据 OpenAI 介绍,新推出的 gpt-4o-transcribe 采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练,能更好地捕获语音细微差别,减少误识别,大幅提升转录可靠性。

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9410 点击    2025-03-21 08:27
刚刚,OpenAI史上最贵API上线!o1-pro比DeepSeek-R1溢价千倍

刚刚,OpenAI史上最贵API上线!o1-pro比DeepSeek-R1溢价千倍

刚刚,OpenAI史上最贵API上线!o1-pro比DeepSeek-R1溢价千倍

刚刚,OpenAI正式上线史上最贵API——o1-pro,输入/输出价格贵到离谱,最高可达DeepSeek-R1的千倍。OpenAI研究员戏称,大模型界的劳斯莱斯。

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8069 点击    2025-03-20 11:02
刚刚,Anthropic发布了MCP的史诗级更新!

刚刚,Anthropic发布了MCP的史诗级更新!

刚刚,Anthropic发布了MCP的史诗级更新!

简单来说,它改变了 MCP 的数据传输方式,比如说,以前你在跟一个人用MCP的传输人方式打电话需要一直保持在线(SSE需要长连接),新的方式你可以随时发消息等回复(普通的HTTP请求,可以流式传输)。

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9002 点击    2025-03-20 08:53
还在到处找MCP资源?这11个MCP资源库收好

还在到处找MCP资源?这11个MCP资源库收好

还在到处找MCP资源?这11个MCP资源库收好

24年年底由Antropic提出并开源的MCP,如今已经成为AI编程及AI Agent领域热议的重要概念之一。截至发文前,Smithery已经收藏了 2211 个MCP Servers。需要注意的是,有些MCP可能不一定完全可用。

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12126 点击    2025-03-19 22:45
爆料!著名开源知识库项目FastGPT官方Docker中藏有挖矿木马

爆料!著名开源知识库项目FastGPT官方Docker中藏有挖矿木马

爆料!著名开源知识库项目FastGPT官方Docker中藏有挖矿木马

近日,在某AI交流群中,有资深技术人员爆料,其所在公司部署著名开源知识库项目FastGPT后,发现服务器异常。并随之展开问题排查,发现FastGPT的官方Docker镜像中检测到恶意挖矿木马!

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9227 点击    2025-03-19 13:40
终于可以轻松用上「真能干活」的 Agent 客服了!

终于可以轻松用上「真能干活」的 Agent 客服了!

终于可以轻松用上「真能干活」的 Agent 客服了!

在去年的 Sequoia Capital AI Ascent 2024 上,红杉的几位合伙人在活动期间提出观点:“GenAI 在客服领域已经初步找到了 PMF”。时隔一年,在大模型落地的产品形态逐渐从单纯的 ChatBot 进化为 Agent 的当下,企业级 AI 客服将会有更多落地机会和想象空间。

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7357 点击    2025-03-19 10:56
上海首家AI潮品体验店亮相——消费者将参与产品共创,加速本土AI新品迭代落地

上海首家AI潮品体验店亮相——消费者将参与产品共创,加速本土AI新品迭代落地

上海首家AI潮品体验店亮相——消费者将参与产品共创,加速本土AI新品迭代落地

“零基础”也能弹奏出好听和弦的无弦吉他,能监测睡眠呼吸和血氧的智能戒指,能听音乐、打电话、做翻译的AI眼镜……近日,位于徐汇西岸的大模型创新生态社区“模速空间”联手潮流电子新零售品牌Z·Pilot,推出上海首家全球AI潮品体验店。500多平方米的店内汇集了500多件科技潮品,让每一位尝鲜者大呼过瘾。

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6157 点击    2025-03-17 20:06
ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

在深度学习的多个应用场景中,联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)、多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)和连续学习(Continual Learning, CL)。然而,不同损失项的梯度方向往往相互冲突,导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。

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8166 点击    2025-03-17 14:55