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Muse Spark 1.3减少25% Token消耗,Agent模型开始按任务结果决胜
Meta Muse Spark 1.3把Agent竞争推进到长任务执行:工具调用减少约20%,Token消耗降低约25%,模型开始用更少的动作完成更复杂的工作。
两个00后把数据公司做到215亿:英伟达之外,AI产业正在重估“卖铲人”
AfterQuery以专家推理数据、强化学习环境和模型评测服务进入英伟达Nemotron训练流程,AI数据生意正在从基础标注升级为可验证的专家经验工程。
AI陪伴月流水破千万美元:应用竞争开始从模型能力转向持续关系与结果交付
AI陪伴产品Zeta在八月把月流水推过一千万美元,真正拉动付费的并不是多换一个聊天模型,而是把单角色对话改造成多角色共同推进的剧情体验。用户不再只是向虚拟角色提问,而是进入一段持续生长的...
GPT-6 Astra能力首次公开:AI安全进入双向加速时代
OpenAI首次公开Astra(GPT-6)能力,在授权漏洞利用测试中达到100%成功率,网络安全能力约为前代模型四倍。文章分析强模型参与漏洞发现、代码修复与安全研发后,企业如何通过权限、沙箱和审计把...
扩散语言模型让Agent提速五倍:端侧AI开始争夺并行执行能力
DiffuSpace与Acrab测试显示,扩散语言模型在端侧场景可将Agent运行速度提升约五倍。随着Meta语音模型和AI材料实验系统持续落地,AI竞争正从生成能力转向并行执行、设备响应与可验证交付。
World Labs推多模态世界模型Atlas、WorkBuddy宣布开放平台上线后,AI应用竞争开始回到真实入口
这一天的 AI 行业动态有一个共同指向:AI 大模型不再只围绕参数、榜单和演示视频竞争,而是在代码开发、内容生产、办公入口、终端设备、商业化结算和安全治理里寻找真实落点。World Labs推出全...















