那些率先实现了 AI 落地的公司,做对了什么?
那些率先实现了 AI 落地的公司,做对了什么?AI 商业化落地,技术固然重要,生态也举足轻重。
AI 商业化落地,技术固然重要,生态也举足轻重。
谷歌搜索迎来三大AI革新:集成最强Gemini 2.5 Pro模型、Deep Search功能随便用、最引人注目的是AI代打电话功能。目前功能在美国上线,未来将全球推广。
2025 年初,AI 应用领域出现了一个引人注目的转折点 —— 个人 AI 分身从实验室走向大规模应用。与以往的虚拟助手或聊天机器人不同,大家对新一代数字分身的预期是开始承担实质性的社交和工作职能:代替本人参加次要会议、维护社交关系、甚至进行创意协作。
大型语言模型已展现出卓越的能力,但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别,训练和推理的成本变得高昂,阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
Bind-Your-Avatar是一个基于扩散Transformer(MM-DiT)的框架,通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定,实现精准的音画同步,并支持动态背景生成。该框架还引入了首个针对多角色对话视频生成的数据集MTCC和基准测试,实验表明其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
从Cursor到Claude Code和最近很火的Kiro,AI编程能在几秒钟内生成完整的函数,但它真的理解代码在做什么吗?最近两项突破性研究发现了一个让人意外的结果:现在的AI虽然"会写",但还远没有"真懂"。
imi K2的发布几乎没什么预兆。 2025年7月11日深夜,月之暗面直接开源了这个万亿参数模型,整个AI圈子一下子就热闹起来。模型的能力很强
近日,由普林斯顿大学牵头,联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学,以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
本文第一作者操雨康,南洋理工大学MMLab博士后,研究方向是3D/4D重建与生成,人体动作/视频生成,以及图像生成与编辑。
怎么快速判断一个生成模型好不好? 最直接的办法当然是 —— 去问一位做图像生成、视频生成、或者专门做评测的朋友。他们懂技术、有经验、眼光毒辣,能告诉你模型到底强在哪、弱在哪,适不适合你的需求。