搜索
前段时间我去 QCon 北京全球软件大会分享了一个专题：AI 时代的新范式：如何构建 AI 产品？观众反响特别好，想着要不把分享的内容公开出来，所以整理了这篇文章。本篇内容是对我过去两年时间，做了无数个 AI 产品 demo 的一个阶段性的总结，主要聚焦这三个方面的经验
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
近日，阿里通义实验室推出了全新数字人视频生成大模型 OmniTalker，只需上传一段参考视频，不仅能学会视频中人物的表情和声音，还能模仿说话风格。相比传统的数字人生产流程，该方法能够有效降低制作成本，提高生成内容的真实感和互动体验，满足更广泛的应用需求。目前该项目已在魔搭社区、HuggingFace 开放体验入口，并提供了十多个模板，所有人可以直接免费使用。
组合优化问题（COPs）在科学和工业领域无处不在，从物流调度到芯片设计，从社交网络分析到人工智能算法，其高效求解一直是研究热点。
近年来，大语言模型（LLMs）的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一，而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习（RLHF），还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法（例如 DPO），都离不开高质量偏好数据集的构建。
谁说世界不需要文科生？
当下技术的水平还不足以支撑AI直接生成游戏，一步一个脚印才是正道。
单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件！
开发Agent的工程师们都曾面临同一个棘手问题：当任务步骤增多，你的Agent就像患上"数字健忘症"，忘记之前做过什么，无法处理用户的修改请求，甚至在多轮对话中迷失自我。不仅用户体验受损，token开销也居高不下。TME树状记忆引擎通过结构化状态管理方案，彻底解决了这一痛点，让你的Agent像拥有完美记忆力的助手，在复杂任务中游刃有余，同时将token消耗降低26%。
人类智能并非通用智能。