今日最佳:这照片拍的有点手段。
手骨。 来源微博:@刘下加班手骨。 跳转微信打开
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宁德还是那个宁德,但电池市场真的变了 兄弟们,这次宁德时代是真有点炸裂啊。三季度财报一公布,股价就飞流直下,当天干没了 12% ,这离 5 月份的最高点,都已经跌掉一半了。。。 但明明,它的业绩还不错啊。三季度宁德时代营收同比涨了 58.6
别给手机冻感冒了。 去年底托尼在测第一代荣耀 WIN 的时候,就对这台手机印象非常深刻。 骁龙 8 Elite Gen5 、激进的性能释放、185Hz 游戏外加 10000mAh 的大电池和散热风扇,光把这几个词儿放一块儿,就已经让托尼这种
马上进入大漏洞时代了? 过去的 48 小时,估计是全球互联网最 “团结” 的时刻 —— 大批网站开始紧急维护,很多游戏选择停服,大家纷纷关上门来修 bug。原因之一你大概率能猜到,是因为 PHP (一种 Web 开发语言)漏洞。甚至日本政府
Datawhale干货 作者:Felix,Claude Code负责人很多人用 AI 时,都习惯在开头写一句:请扮演一位 20 年经验的xx专家。但你肯定也发现了,这样调教出来的 AI,给出来的依然是一堆正确的废话。在 Claude 工程主
Lev 逐圈作答(按项目主页记录的逐圈读数重绘,回放实验数据,不是实时推理)。例 1 第 1 圈就选中正确答案 B,停止器判定可以停下;例 2 第 1 圈选 4,到第 4 圈改选正确答案 6。“想得更多”通常意味着“写得更多”:模型先生成一
一段生成的行车视频,可能有清楚的车道线、自然的光照,以及相当逼真的车辆纹理。但如果镜头稍微偏移,道路旁的物体会不会散开?如果驾驶策略根据这些画面连续作出决策,车辆还能否沿路线行驶?当视频被交给三维感知模型,道路和交通参与者又能否被准确识别?
又是一个泥沙俱下的交易日,八大宽基指数跌麻了,这里面上证50最后20分钟被官军托了一下,不然跌幅大概在1.5%左右。剩余指数几乎都在日内最低点收盘,市场情绪超低气压,很多人已经亏的说不出话了。我之前用成语给a股恐慌分级,第一级谈笑风生,第二
新智元报道 刚刚,哈萨比斯重磅预判:AGI很快就会到来。就在未来2到3年内。在人才辈出的AI圈,哈萨比斯向来是公认的「谨慎的保守派」。但正是这位最稳重的「守门人」,在接受《华尔街日报》深度专访时,说出了这句惊人的预判。时间线疯狂坍缩:18个
新智元报道 妈妈还有10分钟到家,女孩却找不到另一只高跟鞋了。「我另一只高跟鞋呢?」墙上的屏幕开始回放客厅画面。AI提示:鞋可能被踢到了沙发底下。她随即俯身去找。女孩没有交代鞋的颜色、款式,也没有回忆最后一次在哪儿见过。WallEX把她的话
让大小模型自己学会分工 借助大模型,智能体已能完成软件开发、科学研究等复杂任务,但多轮交互中频繁调用大模型,推理成本也随之居高不下。实际上,复杂任务的各个环节对模型能力的要求不尽相同:小模型虽难以独立完成整个任务,却往往能胜任其中的部分子任
RSI也开始算性价比 清华、智谱团队的这项新研究,让 Harness 在复盘中学会了算账,分数更高,花钱更少。唐杰的名字,又出现在一篇 Agent 论文的共同通讯作者名单里。这一次,来自清华大学、智谱、上海交大、华威大学和可灵 AI 的研究
本文以一个工单分诊助手为例,把开发、打包和上线的过程串起来。 我们在《让 Agent 学会判断:从 JEV 接入到完整 Harness 决策流程》分享过,如何在 AgentScope Java 接入 Jev 决策模型,将类型化请求、结果解析
SpanUQ 将大模型的不确定性估计从 Token 推进到语义片段级别,精准定位回答中不可靠的内容,并实现比传统多次采样方法快 10~20 倍的推理速度。 在将 LLM 真正应用到产品的过程中,我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题:
用AI研究系统开发AI模型。 机器之心编辑部自今年 5 月正式官宣以来,田渊栋参与创立的新公司 Recursive_SI 终于迎来了首个模型成果!Flint-40B-A2B 是一款速度快、专为本地硬件运行的智能体编程模型,它由 Recurs