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学术海报不用愁,一句话精准自动编辑,华东师大开源APEX

学术海报不用愁,一句话精准自动编辑,华东师大开源APEX

学术海报不用愁,一句话精准自动编辑,华东师大开源APEX

华东师范大学Planing Lab提出APEX框架,通过自然语言指令实现学术海报的局部可控编辑,并引入「审查—调整」机制提升编辑可靠性。

来自主题: AI技术研报
6575 点击    2026-01-21 16:10
独家 | Humanify 获数千万元首轮融资打造 AI OS,97 年创始人不卷 AI 智商、押注 “类人认知”

独家 | Humanify 获数千万元首轮融资打造 AI OS,97 年创始人不卷 AI 智商、押注 “类人认知”

独家 | Humanify 获数千万元首轮融资打造 AI OS,97 年创始人不卷 AI 智商、押注 “类人认知”

AI 初创公司 Humanify(人格智能)宣布完成数千万元种子轮融资。本轮融资由五源资本领投,奇绩创坛(陆奇博士)跟投。本轮资金将主要用于模型和操作系统研发、扩大团队,加速智能在真实场景的落地。

来自主题: AI资讯
10862 点击    2026-01-12 11:51
8亿部Gemini设备在路上!三星AI“全家桶”来了:冰箱AI管吃喝,电视AI教你做饭

8亿部Gemini设备在路上!三星AI“全家桶”来了:冰箱AI管吃喝,电视AI教你做饭

8亿部Gemini设备在路上!三星AI“全家桶”来了:冰箱AI管吃喝,电视AI教你做饭

今日,三星在CES 2026“First Look”活动上发布了AI家居“全家桶”,三星将其比喻为“AI生活伴侣”,分为娱乐伴侣、家庭伴侣、健康伴侣三部分。娱乐伴侣方面,三星发布了130英寸Micro RGB电视、电视AI技术Vision AI Companion(VAC)、wifi音响Music Studio 5和Music Studio 7

来自主题: AI资讯
10906 点击    2026-01-05 16:48
谷歌Cloud AI负责人曝21条教训:只要规模够大,连你的bug也会有用户!最好的代码是你根本不用写的代码,创新也需要偿还

谷歌Cloud AI负责人曝21条教训:只要规模够大,连你的bug也会有用户!最好的代码是你根本不用写的代码,创新也需要偿还

谷歌Cloud AI负责人曝21条教训:只要规模够大,连你的bug也会有用户!最好的代码是你根本不用写的代码,创新也需要偿还

还记得前段时间分享了2026年如何把AI全流程纳入软件工程的那位谷歌工程师吗?他是谷歌 Cloud AI 负责人Addy Osmani。这一回,他又写了一篇博客文章,分享了自己在谷歌工作14年总结的21条教训。

来自主题: AI资讯
9978 点击    2026-01-05 14:31
「背叛」Scaling Law?Transformer作者撬动美国开源AI革命,Essential AI Labs开源Rnj-1模型

「背叛」Scaling Law?Transformer作者撬动美国开源AI革命,Essential AI Labs开源Rnj-1模型

「背叛」Scaling Law?Transformer作者撬动美国开源AI革命,Essential AI Labs开源Rnj-1模型

AI不应是巨头游戏,模型也不是越大越聪明。近日,「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型,剑指Scaling Law软肋,为轻量化、开放式AI探索了新方向。

来自主题: AI资讯
8995 点击    2025-12-20 10:31
会议软件Zoom也来搞AI了,称在AI最难考试上“击败”了Gemini 3

会议软件Zoom也来搞AI了,称在AI最难考试上“击败”了Gemini 3

会议软件Zoom也来搞AI了,称在AI最难考试上“击败”了Gemini 3

最近,视频会议软件公司 Zoom 发布了一条出人意料的消息:他们宣称在“人类最后的考试”(Humanity s Last Exam,简称 HLE)这个号称当前 AI 领域最具挑战性的基准测试上,取得了 48.1% 的成绩,比此前由 Google Gemini 3 Pro(带工具)保持的 45.8% 高出 2.3 个百分点。

来自主题: AI资讯
8231 点击    2025-12-15 17:26
EMNLP2025 | 通研院揭秘MoE可解释性,提升Context忠实性!

EMNLP2025 | 通研院揭秘MoE可解释性,提升Context忠实性!

EMNLP2025 | 通研院揭秘MoE可解释性,提升Context忠实性!

在大模型研究领域,做混合专家模型(MoE)的团队很多,但专注机制可解释性(Mechanistic Interpretability)的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合,从底层机制理解复杂推理过程的工作,更是凤毛麟角。

来自主题: AI技术研报
10240 点击    2025-11-17 09:25
只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

近日,来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架,为人形机器人移动操作(loco-manipulation)领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示,即可自动生成海量训练数据,实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作,有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。

来自主题: AI技术研报
8854 点击    2025-11-14 09:44