千问办公押注的企业上下文,是 Agent 时代的组织语言
千问办公押注的企业上下文,是 Agent 时代的组织语言在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候,「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流,究其原因,大模型应用的价值正在从「生成什么」,进一步延伸到「能否理解复杂信息,并据此做出可靠判断」。
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在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候,「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流,究其原因,大模型应用的价值正在从「生成什么」,进一步延伸到「能否理解复杂信息,并据此做出可靠判断」。
搜索结果里但凡出现 AI 摘要,用户点开普通网页的几率就几乎腰斩。Pew Research Center 对美国用户在 Google 上大规模浏览行为的分析发现:有 AI 摘要时,用户点击传统搜索结果的比例从 15%直接暴跌至 8%。
最近看到了一个挺有意思的东西,就是TypeSafe AI 做的 Jev。Reddit 上很多人用它玩 DOOM,也有人拿它玩 Mario。我申请之后,拿到 API Key 后,也做了一个网页小游戏,想看看它到底在里面起什么作用。一开始,我最想弄清楚的其实很简单:同样是让 AI 操作游戏,为什么要用 Jev?GPT 不能做吗?当然能。
小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型,罗福莉称其背后的研究创新和工程难度超过 DeepSeek R1,在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 中以 46.32 分成为当前得分最高的开源模型,价格仅为海外同级模型的 1/20 至 1/60。
AI视频,已经开始挑战「实时造世界」了!
自现代大模型诞生以来,“下一个Token预测(Next-Token Prediction, NTP)”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而,逼着模型逐字死记硬背,真能学会宏观语义规划吗?
现在的 Agent 的产品越来越多,有些主打 Coding,有些事做日常办公,也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同,背后的工作原理其实都大同小异,便是 Harness 对上下文的自动化编排
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发,途经 Johns Hopkins、CMU,再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后,2024 年初她选择回国,加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL):让机器人到一个新环境,通过一两次交互当场学会新任务,而且越学越快。
你的第一套Company Harness。
Marvis新版本即将上线。