当 Flutter 遇上鸿蒙:一次“杂志级”混合开发实战
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从 GPT Images 2.0 开始,GPT 就一直是我唯一使用的画图工具。对我来说,它的质量无与伦比。Nano Banana Pro 之类的,我都没再用了。它似乎已经退出比赛了,至少在我的日常使用里是这样。两个月前,Images 2.5 加强了主体一致性和多轮编辑,也改善了细节、复杂布局和速度。Sketch 草图、模板、图片评论和提示词分享,也是在...
Property Finder 发现,其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型,这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化,并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型,从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。
更快地生成令牌,首先要明确哪些因素限制了推理性能。在 NVIDIA 上对 Inclusion AI 的 Ling-3.0-flash 进行的单批次评估中……
据TechCrunch独家获悉,罗希特·帕特尔在Meta从事人工智能评估与强化学习工作八年之后即将离职。他的初创公司Ndoc旨在与微软Office套件展开竞争。
扩展 AI 智能体的规模,需要将其视作受监管岗位上的员工,制定书面规则、明确职责,并指定一名负责人对其绩效负责。特邀作者、Get Covered 公司首席运营官里克·福尔格曼建议企业:应从由既定规则规范的任务入手,在不同工作流的风险水平下调整其自主权,并在扩大智能体权限之前定期评估成效。
对带宽的空前需求促使人们通过从根本上重新构想光互连路线图,将光学技术更紧密地集成到硅基芯片上。文章《imec报告:面向人工智能时代的光互连技术 scaling》首发于 Semiconductor Engineering。
百度发布了 Unlimited OCR 2,这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型,能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变,在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2,用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。
OpenAI发布了GPT-6.1 Terra,这是一种快速的计算机与视觉模型,每百万个标记的价格为1美元/5美元。其在每项任务上的成本为0.29美元,而GPT-6 Astra的中等努力代理的最后一次测试得分则为4.82美元。该文章《OpenAI推出GPT-6.1 Terra,将GPT-6.1 Sol的代理工作API价格减半》首发于MarkTechPost。
企业级人工智能治理正逐步延伸至数据、工作流以及各项管控机制,这些要素决定了自动化系统能够执行哪些任务。随着智能体在金融、审计、合规与可持续发展等领域承担起日益重要的职责,组织亟需确保其成果既立足于业务情境、可追溯至原始数据来源,又受到明确的问责机制的规范与约束。TheCUBE对Workiva Amplify活动的预览重点介绍了[…]。本文《您可能错过的来自TheCUBE对Workiva Amplify活动报道的三大洞见》首发于SiliconANGLE。
在大规模发布数百篇据称包含长期悬而未决的数学问题解决方案的论文后不到一个月,OpenAI 再次推出了三项“重大”发现,涉及数学、计算机科学和物理学领域。与以往不同的是,此次 OpenAI 选择由其称之为“牧者”的外部专家来指导相关成果的产出……
Data Culture 构建了一个三步评估框架,使某项 AI 分析的部署准确率从 0% 提升至 94.7%。
今天,我们来了解一下华擎面向工作站推出的高端Radeon AI推理卡——Creator Radeon AI Pro R9700。这款显卡配备32GB内存,售价1700美元,是为工作站添置本地AI推理能力的高性价比之选。文章《华擎Creator Radeon AI Pro R9700评测:AMD风格的工作站推理》首发于ServeTheHome。
Verisk 将数十年的保险数据从大型机迁移至 dbt,实现了 AI 就绪。
本恩·斯坦西尔借助 Hugging Face 的这一技巧,阐释了为何最有用的创意往往源自最奇特的关联。
今天,我采访了记者兼新书《AGI编年史》的作者凯文·鲁斯。这本书详细记录了人工智能行业近期发生的剧烈变革。凯文曾长期担任《纽约时报》记者,并主持过热门播客节目“Hard Fork”,但他与节目好友凯西·牛顿刚刚离开了[…]
对机器而言,“夜晚”是什么?
IBM Research推出开源的Granite Timeseries Ensemble(v1),集成PatchTST-FM-r1/r2、FlowState与Tiny Time Mixers四类预训练架构,支持零微调下的概率性集成预测;默认采用等权概率池化(Probabilistic Ensemble),亦提供基于四分位距自适应加权(IQR Ensemble);在GIFT-Eval基准(截至2026-10-20快照)上,其点预测误差(MASE=0.683)略优于最佳单模型,整体鲁棒性显著提升。
i14推出30.28亿参数的Laplace 3B模型,采用门控线性注意力(GLA)替代Softmax注意力,其推理时每序列递归状态恒为29.5 MB,与上下文长度无关;该模型在单台AWS trn2.48xlarge(16颗Trainium2芯片)上完成训练与服务验证,训练吞吐达12万token/秒,服务吞吐11544 output token/秒(1280并发序列),所有性能数据均为i14与AWS GenAIIC团队内部实测结果。
Terminal X 的评估代理根据包含 54 项标准的评分体系对输出进行打分,与 GPT-6.1 Sol 相比,能够发现多出 25% 的偏离基金投资章程的情况。