AI资讯

联想发布的百应智能体2.0,国内首个面向企业的L3级AI服务智能体

联想发布的百应智能体2.0,确实是国内首个面向企业的L3级AI服务智能体,标志着AI从“响应式助手”向“协作级伙伴”的角色转变。下面我用一个表格帮你快速了解它的核心信息:方面详情发布单位联想产品名称百应智能体2.0核心定位国内首个面向企业的L3级AI服务智能体能力层级L3级(具备自主规划、按需生成和闭环解决能力)角色转变从“响应式助手”到“协作级伙伴”目标用户中小企业三大应用场景AI运维、AI办公

硬件皆有AI我们正迈向一个“万物皆AI”的时代

我们正迈向一个“万物皆AI”的时代,AI不再是漂浮在云端的概念,而是正融入各种硬件设备,悄然改变着我们的生活和工作方式。下面我带你先快速了解下AI硬件发展的几个关键信息:方面关键信息代表技术或产品市场规模与增长2025年中国AI硬件市场规模突破1.1万亿元(五年复合增长率18%)-核心驱动力政策支持(如《"人工智能+"行动意见》)、技术突破、资本投入国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》提

上海AI实验室推出的OpenDataArena,确实有望改变AI模型训练中数据评估的“玄学”现状

上海AI实验室推出的OpenDataArena,确实有望改变AI模型训练中数据评估的“玄学”现状,让数据价值的衡量变得更科学、更客观。下面这个表格汇总了它的核心功能和特点,方便你快速了解:特点维度具体说明解决的问题/带来的价值核心理念构建公平、公开、透明的数据评测平台,“训评一体化”将数据质量评估从“经验玄学”变为可量化、可复现的科学评估核心方法让不同数据集在同等条件下训练模型(采用主流模型和训练

AI技术进步“放缓”对市场的影响分析

AI技术进步“放缓”对市场的影响分析1. ‌AI技术发展的现状与放缓迹象‌2025年,AI技术在医疗、教育、金融、交通等领域已实现显著突破,多模态融合、实时交互和个性化定制成为主流趋势。然而,大型语言模型的迭代速度出现明显放缓迹象:‌技术瓶颈‌:Meta的Llama 4 Behemoth和OpenAI的GPT-5因性能提升困难而延期发布,且表现未达预期。‌发展模式转变‌:从指数级增长转向渐进式改进

百度搜索AI助手全量上线极速模型

百度搜索AI助手全量上线“极速模型”确实是一项重要技术升级,以下为关键信息梳理及延伸解读:‌1. 核心升级点‌‌速度提升‌:极速模型通过算法优化(可能涉及模型轻量化、缓存机制、并行计算等),显著缩短AI生成搜索结果的时间,用户感知最明显的是响应速度变快。‌全量覆盖‌:意味着所有用户都能体验到优化后的性能,而非部分A/B测试,体现百度对技术稳定性的信心。‌2. 技术推测‌‌模型压缩‌:可能采用知识蒸

小红书正式上线了一款名为 “hi” 的AI原生办公协作应用

核心摘要近日,内容社区平台小红书正式上线了一款名为“hi”的AI原生办公协作应用。这款应用旨在通过集成先进的AI技术,提升团队在沟通、内容创作和信息管理方面的效率,标志着小红书在“AI+协作”领域的重要布局。应用核心功能与特点根据目前公开的信息,“hi”应用主要展现出以下几个核心特点:AI原生驱动:与传统办公软件后加入AI功能不同,“hi”从设计之初就以AI为核

​亚马逊推出 Lens Live AI实时扫描购物新体验

亚马逊推出的 Lens Live 功能,是其 AI 驱动购物体验的一次升级。它让你通过手机摄像头实时扫描周围物品,就能快速找到匹配商品并直接购买。下面是关于 Lens Live 主要信息的梳理,帮你快速了解:特性维度具体说明核心功能通过手机摄像头实时扫描现实世界物品,即时识别并在屏幕底部展示亚马逊上的相似商品操作方式在亚马逊购物应用中打开 Lens Live,将摄像头对准物品;可点击屏幕聚焦特定物

如何让AI“识破”AI?

目前并不存在一种“万能”的检测方法,上述所有手段都需要综合运用。其核心思想是:AI生成内容通常遵循某种统计上的“完美”或“平均”,而人类创作则带有自然的“不完美”、“随机性”和“深度意图”。一、 使用专门的AI检测工具(Technical Detection)这类工具本身就是AI模型,它们被训练来识别其他AI模型的输出特征。工作原理:概率分布分析:AI生成文本时,每个下一个词的选择都基于一个概率分

百度发布百舸AI计算平台5.0升级AI计算效率瓶颈

百度智能云在2025百度云智大会上发布了百舸AI计算平台5.0,这是一次对AI计算基础设施的全面升级,旨在打破AI计算效率的瓶颈。这次升级主要围绕四个方面,我来给你介绍一下。主要升级方向百舸AI计算平台5.0的升级主要围绕四个方面,它们共同协作来提升AI计算的效率:升级方向核心技术/特点提升价值网络优化VPC、RDMA、X-link三张网升级通信更快,延迟更低,提升模型训练

Meta人工智能业务重组全景分析

一、重组背景与战略动因2025年8月20日,Meta正式宣布将"超级智能实验室"拆分为四大职能小组:基础研究组(保留FAIR实验室)、超级智能技术组、产品商业化组及基础设施组。此次重组是扎克伯格继2023年"效率年"裁员2.1万人后,针对AI业务的第三次重大结构调整。核心动因包括:竞争压力激增:面对OpenAI、Anthropic等对手的快速迭代,Meta需缩短从研究到产品的转化周期资源优化需求: