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由RalphGarcia发布的文章

共8篇文章
2026-08-29

字节跳动发布Lance 3B:一款集视觉与语言理解及生成于一体的统一模型

字节跳动研究院已正式将旗下原生统一多模态大模型“Lance”开源。尽管人工智能行业通常依赖于拥有数千亿甚至数万亿参数的模型,或是由独立组件组合而成的模型,但Lance却代表了一项重大突破。 它在仅拥有3B(30亿)个激活参数这一极其轻量级的规模下,仍能提供完整的功能,有效弥合了“理解模型(VLM)”与“生成模型(DiT/Diffusion)”之间的技术鸿沟。主要亮点:原生统一:该模型并非拼凑而成,

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字节跳动发布Lance 3B:一款集视觉与语言理解及生成于一体的统一模型
2026-08-28

蚂蚁数字部署人工智能代理,用于电力交易和新能源运营

6月3日,蚂蚁数字在2026上海SNEC光伏展上发布了“电力交易智能代理”和“新能源运营智能代理”。这些工具基于其自主研发的智能代理平台DTClaw构建,可帮助企业大规模部署具备行业级专业知识的AI员工。 蚂蚁数字已与临阳智维和金泰克新能源共同完成了场景落地,标志着该公司自主研发的智能代理首次应用于能源领域。新能源电站的高频交易市场长期以来受限于人工决策。蚂蚁数字依托DTClaw平台和Energy

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蚂蚁数字部署人工智能代理,用于电力交易和新能源运营
2026-06-22

Grok 4.2 Beta 正式发布,具备快速学习功能,计划每周更新

特斯拉首席执行官埃隆·马斯克今天在X平台上宣布,由其公司xAI开发的大型语言模型Grok 4.2的候选发布版(公开测试版)现已向用户开放。若要体验此新版本,用户需在平台上手动选择“Grok 4.2 测试版”选项并完成激活。系统不会自动将现有版本更新至此测试版。马斯克在推文中热情邀请用户就Grok 4.2提供宝贵反馈,并指出用户的意见对该模型的持续优化和改进至关重要。与早期版本相比,Grok 4.2

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Grok 4.2 Beta 正式发布,具备快速学习功能,计划每周更新
2026-06-01

Boson Film 澄清:Bolu AI 未集成到 OpenClaw 部署中

随着人工智能代理在资本市场持续引发广泛关注,投资者正日益密切关注各大电影制片厂在此领域的进展。3月17日,当有投资者询问“博纳的AI短剧应用是否也能部署在OpenClaw上”时,博纳影业在其投资者互动平台上给出了明确答复。该公司表示,其始终关注OpenClaw等前沿创新技术,并持续积极探索新领域。但目前,其自主研发的“博莱AI一键短剧”产品暂不涉及在OpenClaw平台上的部署。作为中国影视行业的

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Boson Film 澄清:Bolu AI 未集成到 OpenClaw 部署中
2026-03-02

ChatGPT-5在2026年有哪些新功能和技术突破?

ChatGPT-5的发布标志着人工智能领域的重要突破。凭借其令人惊叹的新特性,该模型被设计为迄今为止最智能、最快捷且最实用的解决方案。本文将深入解析ChatGPT-5的革命性改进,探讨它如何重新定义人工智能驱动的沟通模式与个性化学习标准。让我们聚焦那些正在重塑人机交互方式的核心功能。核心亮点ChatGPT-5是OpenAI最新研发的人工智能模型,旨在实现更智能高效的运算。通过无缝整合多个人工智能模

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ChatGPT-5在2026年有哪些新功能和技术突破?
2025-12-11

如何在 2025 年使用 HeyGen AI 头像?定价、功能和完整教程指南。

在当今的数字世界中,要创建出类拔萃的内容,就必须使用最先进的工具。HeyGen 是一个人工智能视频创作平台,允许用户使用虚拟化身制作引人入胜的视频。虽然它常常被认为是克隆和翻译工具,但它提供了一套全面的动态视频制作工具。本评论将深入探讨 HeyGen 的功能、定价和实用技巧,为您的视频战略增添动力。要点HeyGen 是一个人工智能头像平台,其功能远远超出了简单的克隆和翻译。免费用户可以使用 60

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如何在 2025 年使用 HeyGen AI 头像?定价、功能和完整教程指南。
ai Ads 2025-11-27

Gemini AI 与谷歌的 Performance Max 集成,以增强营销活动

Performance Max 广告系列可在 Google 的所有广告库存中运行,为您创造更多接触客户的机会。为了满足不同客户和广告格式的需求,拥有一套多样化的创意资产至关重要。高质量的广告创意可以提高广告效果--我们发现,将 Performance Max 广告强度提高到 "优秀 "级别的广告客户,其转化率平均提高了 6%1。今天,我们将推出几项新功能,帮助您扩展和制作高质量资产,包括将 Gem

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Gemini AI 与谷歌的 Performance Max 集成,以增强营销活动
ai 2025-10-16

人工智能读钟失败,人类在时间识别测试中表现出色

一项具有里程碑意义的评估将 11 种尖端人工智能系统与人类读取模拟时钟的表现进行了比较,结果显示,当前的机器学习架构存在重大漏洞。虽然人类参与者在计时方面表现出了 89.1% 的出色准确率,但即使是谷歌表现最出色的人工智能模型,在相同的测试条件下也只取得了 13.3% 的成功率。由研究员阿列克-萨法尔(Alek Safar)带头进行的 ClockBench 调查强调了儿童通常掌握的基本视觉推理任务

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人工智能读钟失败,人类在时间识别测试中表现出色
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