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有必要给手机增加一颗专门的“AI”按钮吗?

有必要给手机增加一颗专门的“AI”按钮吗?

有必要给手机增加一颗专门的“AI”按钮吗?

前段时间上手了全新的三星Galaxy S25,主编们让我着重体验一下这台手机著名的AI功能,于是我把它当作主力机来使用,换掉了手上这台和AI毫无关系的iPhone 15。

来自主题: AI资讯
4839 点击    2025-03-26 09:44
独家|专访吴承霖,PH周榜冠军Coding Agents完成亿元融资,零推广月收百万美金,开源OpenManus

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独家|专访吴承霖,PH周榜冠军Coding Agents完成亿元融资,零推广月收百万美金,开源OpenManus

DeepWisdom完成亿元级融资,旗下智能体产品mgx.dev以零推广首月狂揽百万美元ARR,连续四周霸榜Product Hunt全球榜首。它让普通人也能一句话做出自己的APP。

来自主题: AI资讯
6130 点击    2025-03-25 16:49
每天2小时成绩逆袭全美前2%!AI助教让学生不再内卷

每天2小时成绩逆袭全美前2%!AI助教让学生不再内卷

每天2小时成绩逆袭全美前2%!AI助教让学生不再内卷

短短2小时的AI辅导换来的是学生考试成绩跃居全国前2%的惊人成果。这种模式不仅释放了学生的时间,更颠覆了教师的角色定位:AI传授知识,教师专注于灵魂引导。Alpha School究竟如何做到的?

来自主题: AI资讯
8119 点击    2025-03-24 09:28
谷歌Gemini推出实时AI视频功能

谷歌Gemini推出实时AI视频功能

谷歌Gemini推出实时AI视频功能

谷歌发言人 Alex Joseph 在给The Verge的电子邮件中证实,谷歌已开始向 Gemini Live 推出新的 AI 功能,使其能够看到你的屏幕或通过你的智能手机摄像头回答有关实时问题。

来自主题: AI资讯
6610 点击    2025-03-24 09:09
美国上诉法院就AI作出标志性判决(附判决书PDF)

美国上诉法院就AI作出标志性判决(附判决书PDF)

美国上诉法院就AI作出标志性判决(附判决书PDF)

3月18日,美国哥伦比亚特区巡回上诉法院就科学家Stephen Thaler(史蒂芬·泰勒博士,下称泰勒)诉Shira Perlmutter(美国版权局注册官及美国版权办公室主任)以及美国版权局作出标志性判决,认定所有受版权保护的作品必须首先由人类创作。尽管AI技术的发展使得非人类创作的作品越来越多,但根据现有的法律框架,这些作品无法获得版权保护。

来自主题: AI监管政策
8750 点击    2025-03-22 11:43
速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法,该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。

来自主题: AI资讯
6944 点击    2025-03-21 14:28
一个算法让LLM创新能力暴增,原来是AI学会了进化

一个算法让LLM创新能力暴增,原来是AI学会了进化

一个算法让LLM创新能力暴增,原来是AI学会了进化

如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计,使用提示词「a creative time display」,它可能会给出这样的结果:

来自主题: AI技术研报
7282 点击    2025-03-20 16:15
AI代码审查独角兽Graphite再获5200万美元融资,效率提升20倍的秘密武器究竟何方神圣?

AI代码审查独角兽Graphite再获5200万美元融资,效率提升20倍的秘密武器究竟何方神圣?

AI代码审查独角兽Graphite再获5200万美元融资,效率提升20倍的秘密武器究竟何方神圣?

科技圈再掀波澜,一家名为Graphite的纽约人工智能初创公司,正式名称为Screenplay Studios Inc.,今日宣布成功斩获高达5200万美元的B轮融资,为这家专注于颠覆传统代码审查模式的新星注入了强劲动力。

来自主题: AI资讯
8992 点击    2025-03-20 09:17
ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

在深度学习的多个应用场景中,联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)、多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)和连续学习(Continual Learning, CL)。然而,不同损失项的梯度方向往往相互冲突,导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。

来自主题: AI技术研报
8078 点击    2025-03-17 14:55