AI资讯新闻榜单内容搜索-不

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 不
实测 OmniWork:搞调研、做动画、造游戏,用 AI 攒一个「全干班子」是什么体验?

实测 OmniWork:搞调研、做动画、造游戏,用 AI 攒一个「全干班子」是什么体验?

实测 OmniWork:搞调研、做动画、造游戏,用 AI 攒一个「全干班子」是什么体验?

下一代创作软件比的不是模型能力,而是谁能把完整的创作流程跑通。 能让 Agent 从接到目标开始,一路协作推进到交付成品的系统,才是真正的竞争力。 OmniWork 是我们最近看到的明确在朝这个方向走的产品。它给自己的定位是「The Agent OS for Creative Work」,面向创作工作的 Agent 操作系统。

来自主题: AI产品测评
9152 点击    2026-05-25 15:05
30天烧掉60万亿,扎克伯格没进前250:大厂AI沦为KPI游戏

30天烧掉60万亿,扎克伯格没进前250:大厂AI沦为KPI游戏

30天烧掉60万亿,扎克伯格没进前250:大厂AI沦为KPI游戏

亚马逊给员工的AI工具装了计量器,官方说不考核,经理盯着排行榜不放。Meta内部榜单30天烧掉60万亿token,扎克伯格没进前250。然而Jellyfish数据打脸:刷10倍token,产出只多了1倍。谁在为这场荒诞游戏推波助澜?

来自主题: AI资讯
10256 点击    2026-05-25 14:46
刚刚,10万人排队的ima copilot全面开放!

刚刚,10万人排队的ima copilot全面开放!

刚刚,10万人排队的ima copilot全面开放!

灰度一个月,这个数字让我们有点坐不住——它说明大家对"让AI用我的知识替我干活"这件事,等不及了。好消息是,从今天起,所有人打开 ima,都可以直接使用copilot。同时,ima知识号也开始能发布 Skill 了,知识广场从“内容平台”延伸为“能力平台”。

来自主题: AI资讯
10218 点击    2026-05-25 11:31
Claude比你更懂你的需求?Anthropic工程师公开内部用法:用HTML作为AI规范,反而比Markdown更省Token;让“验证”成为Agent的原生特性

Claude比你更懂你的需求?Anthropic工程师公开内部用法:用HTML作为AI规范,反而比Markdown更省Token;让“验证”成为Agent的原生特性

Claude比你更懂你的需求?Anthropic工程师公开内部用法:用HTML作为AI规范,反而比Markdown更省Token;让“验证”成为Agent的原生特性

“Claude 可能比你更擅长从你这里提取出你想要和需要的东西,而不是由你向 Claude 详细指定。”

来自主题: AI资讯
6977 点击    2026-05-25 09:50
智象未来超两千亿参数图像大模型HiDream-O1-Image-Pro发布,融资持续提速

智象未来超两千亿参数图像大模型HiDream-O1-Image-Pro发布,融资持续提速

智象未来超两千亿参数图像大模型HiDream-O1-Image-Pro发布,融资持续提速

智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer(UiT)打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型,不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录,也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。

来自主题: AI资讯
9741 点击    2026-05-25 09:49
AI生成文章数量已碾压人类!AI替你写了一切,你的大脑还剩什么?

AI生成文章数量已碾压人类!AI替你写了一切,你的大脑还剩什么?

AI生成文章数量已碾压人类!AI替你写了一切,你的大脑还剩什么?

2024 年 11 月,AI 生成的网络文章数量正式超过人类。Merriam-Webster 把「slop」选为 2025 年度词汇。当机器开始替人类说话,人类会不会忘记怎么思考?更麻烦的是,当人类停止书写,AI 用来学习的燃料也将一并耗尽。一场关于语言和思维的连环危机,正以多数人未曾警觉的速度展开。

来自主题: AI资讯
7524 点击    2026-05-25 09:47
RSS 2026|机器人别等失败了才补救,AgentChord让恢复动作提前写进任务图

RSS 2026|机器人别等失败了才补救,AgentChord让恢复动作提前写进任务图

RSS 2026|机器人别等失败了才补救,AgentChord让恢复动作提前写进任务图

机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作,真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互,以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态出现偏差,都可能让后续步骤偏离原本计划。

来自主题: AI技术研报
8001 点击    2026-05-25 09:46