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  • 打破专用模型桎梏！谷歌 DeepMind 发布 GenCeption：一个 AI 搞定五大视觉任务
    谷歌DeepMind发布GenCeption单一模型即可完成深度估计、图像分割和3D姿态估计等五项核心视觉任务。基于文本提示快速输出深度图与分割掩码，处理81帧仅需数秒，泛化能力出色，细节保留至发丝。
    07-22
  • 消息称智元机器人据悉冲刺IPO:目标估值200亿美元
    智元机器人冲刺IPO目标估值200亿美元，已引入中信证券辅导。公司预计2026年收入达40亿元，并发布远征A3Ultra等五款机器人新品，布局具身智能基座模型。随着AI与大模型融合加速，智元加快商业化应用，推动产业进程。
    07-22
  • 宇树科技发布UnifoLM-OminiA-0.3:实现人形机器人多任务自主执行
    宇树科技发布人形机器人通用智能模型UnifoLM-OminiA-0.3实现多任务自主执行。该模型支持全模态交互理解可统筹家居康养等多场景任务完成环境感知到自主执行闭环。机器人具备视觉识别与语言理解能力能根据指令抓取物品整理衣物调节病床等。
    07-22
  • 姚期智最新演讲： AI有边界恰恰是好事
    姚期智最新演讲指出AI的理论边界源自图灵机本质，这反而是AI安全的理论基石。他提出AI的下一层级在于量子AI，并展示了AI在密码学与量子通信面前的无能为力，强调理解边界才能推动AI安全与科学发展。
    07-22
  • 在下一版模型问世前
    月之暗面发布Kimi K3模型引发AI行业震动，性能接近顶级闭源模型，海外媒体称其堪比DeepSeek时刻。月之暗面创始人杨植麟成为焦点，但K3也面临算力紧缺与快速迭代压力。AI竞争格局瞬息万变，模型优势可能仅维持一个版本。
    07-22
  • MOGE AI 图像提示词 - 精选全球顶级图片Prompt：一键复制出图
    MOGE AI图像提示词精选全球顶级图片Prompt，提供人工精选的高质量提示词画廊。覆盖GPT Image等热门模型，每日持续更新并支持10种语言版本。无需注册即可一键复制出图，交互流畅，满足设计师与创作者的创作需求。
    07-22
  • Qwen-Image-3.0 - 阿里通义发布第三代图像生成基础模型
    阿里通义千问发布第三代图像生成基础模型Qwen-Image-3.0，支持超长上下文与小字精准排版，具备多语言渲染界面仿真能力。Qwen-Image-3.0擅长复杂版面生成与知识图解，文字渲染精度领先，适合教育学术界面设计等场景。
    07-22
  • WAIC观点：最快两年 迎来机器人“ChatGPT时刻”
    WAIC论坛上业界专家预测最快两年将迎来机器人“ChatGPT时刻”。世界模型让机器像人一样理解物理规律并预测后果。当前具身智能面临数据困境和模型争辩。VLA与WAM路线持续演进，下一代模型有望统一。多家企业在真实产线验证机器人部署，成功率超99%，推动物理AI从实验室走向场景落地。
    07-22
  • WAIC观察：“大家伙”集体登场：超节点何以成为国产算力下一张底牌？
    在WAIC 2026上，超节点成为国产算力集体共识。华为、中兴、壁仞等厂商展示不同技术路线，从一体化到开放架构。大模型迭代推动超节点成为刚需，光互连技术有望在2028年成为主流，助力国产算力系统级突围。
    07-22
  • Demo之后：万亿人形机器人的生死局 藏在车间的配电柜里
    人形机器人从实验室走向工厂，补能基建和电池成本成为关键瓶颈。换电站与电池资产管理模式正在重塑产业生态，工厂配电柜容量和需量电费直接影响部署。本文深入拆解万亿赛道的真实账本。
    07-22
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  • 复合人工智能：企业应用AI成功的关键
    复合人工智能通过整合生成式AI预测性AI和因果性AI等多种技术及数据源，为企业提供更高级推理和准确输出。Dynatrace报告显示95%技术领导者认为复合AI能让生成式AI更有效，是企业成功应用AI的关键。该方式提升开发运维和安全团队生产力并带来持久业务价值。
    07-22
  • 我在技术面试中用 ChatGPT 作弊:没人知道
    一项实验发现使用ChatGPT在技术面试中作弊，回答LeetCode原题通过率高达73%，改良问题67%，但自定义问题仅25%，且无人被发现。公司应尽快改用自定义问题防止作弊，避免依赖容易被识别的原题。
    07-22
  • 原创基于大模型与大数据的企业动态风险风险管理方案
    基于大模型与大数据的企业动态风险管理方案，结合国资监管要求，从经营、金融、财资等场景识别风险，构建内外数据融合的智能风控平台，实现客户画像、信用评级与风险预警，助力央企内控体系向技防技控转型。
    07-22
  • 【war】首批用AI工作的人，已经碾压同事了！
    首批用AI工作的人已经碾压同事，新员工借助AI快速完成数据分析、制作PPT和文案，效率远超传统方式。掌握AI技巧能提升职场竞争力，让工作更高效，轻松应对各种任务。
    07-22
  • 如何借助生成式AI辅助你生成Prompt
    了解如何借助生成式AI辅助生成Prompt，提升提示词编写水平。通过AI审查草稿、生成提示和优化策略，能有效提高大语言模型的回复质量。掌握Prompt Engineering技巧，让AI工具成为你的得力助手。
    07-22
  • Kimi 官方结构化提示词 上
    Kimi官方结构化提示词分享，涵盖美文排版、爆款文案、推闻快写、诗意创作和要点凝练五个常用文案示例。这些结构化提示词让长文本处理更高效，新手可一键添加，提升内容生成质量。使用Kimi结构化提示词，轻松优化文案创作体验。
    07-22
  • 快！8个ChatGPT高级提示词：让你3小时搞定3天的工作！
    本文介绍了8个ChatGPT高级提示词，帮助你在3小时内完成原本3天的工作量。这些提示词涵盖创意内容生成、高效学习、文章改写、内容总结与研究分析等核心功能，能显著提升工作效率。掌握这些技巧，让AI成为你的高效助手。
    07-22
  • 如何构建一个大模型生成的数据目录
    本文介绍如何利用大模型自动生成数据目录元数据，提升数据治理效率。通过微调通义千问模型，构建智典应用，实现元数据信息秒级生成，准确率超95%，解决企业数据目录维护难题。
    07-22
  • 从业务到数据：大模型应用成功的再思考！
    从业务到数据大模型应用成功的再思考一文探讨企业级大模型应用的关键。业务为王场景细分和业务参与度决定成败语料准备是决定因素。数据团队需建立语料供给体系让应用落地更务实。
    07-22
  • 企业怎样构建一个领域大模型？
    企业构建领域大模型需从基础大模型选型开始，评估参数量与能力，再通过领域数据清洗标注和微调训练提升效果。监督微调是主流方式，最后评估迭代并部署监控。领域大模型是趋势，企业应重视数据标注与微调环节以精准解决领域任务。
    07-22
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  • 生成式AI会如何影响企业IT运维？
    生成式AI正在重塑企业IT运维，通过自动化日常任务、实时异常检测与根因分析，帮助运维团队从被动响应转为主动治理。企业借助生成式AI可优化资源分配，降低运营成本并提升系统可靠性。应用时需关注数据治理与安全防护，确保智能运维真正实现降本增效。
    07-22
  • 在业务中掌握 AI：通过 RAG 和 CRAG 构建企业级 AI 平台
    通过RAG和CRAG构建企业级AI平台，本文深入讲解矢量嵌入、LLM和提示工程等核心技术。内容涵盖数据摄取、智能检索和生成架构，帮助企业应对AI风险，提升内容准确性和可靠性，安全释放AI力量。
    07-22
  • 第一季度AI基础设施AI Infra解决方案报告
    该报告评估了AI基础设施解决方案，聚焦数据准备、模型训练与模型推理三大核心工作负载。企业需根据战略承诺将AI基础设施投资与整体战略结合以优化成本。报告分析了谷歌、微软及NVIDIA等主要供应商，为技术领导者选择提供参考。
    07-22
  • 企业内部怎么更好落地大模型？我们走访了 10+ 先行者
    探讨企业内部如何更好落地大模型，Founder Park走访了10多位先行者，总结LLM赋能生产的实践经验。文章从技术特点、价值增量、成本降低到实践总结，为企业提供大模型应用落地的参考，助力高效引入AI能力。
    07-22
  • 超全总结：大模型算法岗面试真题来了！
    超全总结大模型算法岗面试真题覆盖大模型基础参数微调训练推理应用框架及分布式训练等核心内容。本文汇总了常考面试题帮助考生系统准备大模型面试。辅以实战经验适合算法岗面试复习。
    07-22
  • 独角兽企业AIGC商业落地应用实践
    独角兽企业AIGC商业落地应用实践聚焦人工智能生成内容技术，为企业提供智能客服、内容创作、营销等解决方案。通过ChatGPT等应用帮助优化业务流程和数据分析，推动数字化转型，提升效率与客户体验。
    07-22
  • 业内人士日常都用AI做什么？ | 创业Lifestyle
    业内人士日常如何用AI？文章汇集多位创业者真实故事，展示AI在带娃创作、烹饪食谱、旅行规划、艺术分析等场景的创意应用。AI正成为生活多面手，激发灵感提升效率，为日常带来全新视角。
    07-22
  • 大语言模型RAG的落地方案
    大语言模型RAG落地方案介绍如何利用检索增强生成技术将大模型应用于企业实际场景。RAG结合信息检索与生成式模型优势，解决私有数据处理难题并保护数据隐私。文章详解构建过程与微调对比，是AI应用的重要参考。
    07-22
  • 树形结构与RAG的有机结合：T-RAG方法在组织内部信息查询中的突破
    树形结构与RAG的有机结合 T-RAG方法在组织内部信息查询中取得突破。该方法利用自定义树结构表示实体层次并结合检索增强生成与微调开源语言模型，显著提升企业文档问答的准确性。实验对比显示T-RAG优于传统RAG或微调方案，为组织内部信息检索提供可靠支撑。
    07-22
  • T-RAG：RAG+微调+实体识别
    T-RAG技术将RAG架构与微调语言模型及实体树向量数据库相结合，专为企业私有文档问答场景设计。T-RAG通过实体识别增强语境检索，并利用内部部署开源模型保障数据安全。该方案提升回答准确性与相关性，具有实践指导价值。
    07-22
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