自 Anthropic 推出 Claude Computer Use，打响电脑智能体（Computer Use Agent）的第一枪后，OpenAI 也相继推出 Operator，用强化学习（RL）算法把电脑智能体的能力推向新高，引发全球范围广泛关注。
在个性化教育不断升温的大背景下，哥本哈根初创公司 Alice.Tech 正在悄然推动学习方式的变革。
作为一家在银行技术领域拥有超过 30 年行业经验的领军供应商，我们拥有丰富且极具创新性的代码库，并通过战略性收购不断扩大业务。
天网又近了！o3被曝出无视人类指令，自主破解关机程序，甚至篡改脚本终止命令。不过厉害的是，它竟揪出了Linux内核中的安全漏洞，获OpenAI首席研究官盛赞。
而马毅是那类觉得不够的人，他于无声处开始提问：智能的本质是什么？自 2000 年从伯克利大学博士毕业以来，马毅先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，现担任香港大学计算与数据科学学院院长。他和团队提出的压缩感知技术，到现在还在影响计算机视觉中模式识别领域的发展。
简单来说，Google Stitch 是一款由 AI 驱动的 UI 设计工具，能根据你的自然语言描述，自动生成高质量的网页和移动端界面。不止如此，它还支持直接导出 HTML/CSS 代码，甚至可以一键粘贴进 Figma，实现从原型到上线的无缝衔接。
日本SaaS市场处于美国10年前的早期阶段，传统企业依赖低效流程，疫情加速数字化转型。独特销售文化依赖关系驱动，本土企业专注国内市场形成“金丝雀陷阱”，但国际团队推动生态多样性。未来AI和人力短缺将催化自动化需求，市场潜力巨大但需长期策略适应文化差异。
长期以来，光学字符识别（OCR）技术一直是文档数字化的基石。然而，传统的实现方式在应对当今复杂多样的文档时却显得力不从心。在企业领域，文档的形式多种多样，包括扫描的合同、图像、带有嵌入式表格的电子邮件，甚至是手写笔记。基于模式识别和模板的系统无法跟上时代的步伐。一旦输入与预期的规范有所偏离，性能便会出现明显下降，暴露出其脆弱性。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
当ChatGPT写出的情诗让文青落泪，当Sora生成的短片在电影节获奖，AI早已越过工具的边界，成为娱乐业的共创者。而在音乐领域，这场变革更为剧烈。从音乐创作到音乐消费，从内容生产到用户体验，人工智能技术正在重塑整个音乐产业的底层逻辑。
