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模型、數(shù)據(jù)、場景，企業(yè)級AI落地三要素
在AI+制造從“功能替代”邁向“認知進化”的過程中，從應用場景分析來看，目前工業(yè)領(lǐng)域應用智能體的場景大多具備一定的共性，主要可以分為四個類別。萬億AI存儲鴻溝如何填平？
相信在Agent應用爆發(fā)的將來，中國會誕生出比Vast Data更加優(yōu)秀的存儲軟件巨頭。AI大模型，能讓能源系統(tǒng)復制一次智能駕駛嗎
而真正值得想象的，是當它嵌入整張能源網(wǎng)絡之中，人們面對的，或許不是一個會回答的AI，而是一個能主動托住一座座城市光明的智慧底座。奧特曼警惕泡沫，但OpenAI或許是最大泡沫
即使當前的AI應用泡沫破裂，今天投入巨資建設的數(shù)據(jù)中心和計算集群，也可能作為一種“遺產(chǎn)”存留下來，為下一代更強大、更普惠的AI技術(shù)的出現(xiàn)提供必要條件。DeepSeek小爆發(fā)
在其他模型發(fā)布往往先炒作規(guī)格和性能數(shù)據(jù)的時候，DeepSeek反其道而行，直接放出模型文件讓開發(fā)者立即下載測試，然后再補充細節(jié)。高效、開發(fā)者友好。叫板OpenAI，DeepSeek-V3.1正式發(fā)布
本次DeepSeek-V3.1的發(fā)布也似有與GPT5對壘的意味，都支持超長上下文，都有更強的復雜任務處理能力，基礎模型調(diào)用更為靈活，成本更為彈性。DeepSeek V3.1發(fā)布后，投資者該思考這四個問題
當社區(qū)和媒體還在為V3.1的性能跑分歡呼時，真正敏銳的資本已經(jīng)開始對AI賽道的底層邏輯和未來格局進行壓力測試。Anthropic天價賠款？大模型「盜版」的100000種花樣
當那些充滿爭議的盜版“野路子”被一條條堵死，一個更加昂貴的AI時代，已經(jīng)來了。把枯燥的工作先扔給大模型？
斯坦福的研究團隊做了一項研究，邀請1500位來自104個職業(yè)的一線打工人，讓他們選擇愿意把什么工作交給AI。最終，排名前五的工作是：安排客戶預約、整理應急檔案、修正工資記錄、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)格式與導入、網(wǎng)站數(shù)據(jù)...寫在GPT-5風波之后：為什么AI的智商和情商不可兼得？
我們是宇宙中一粒試圖理解客觀規(guī)律的塵埃，還是一個渴望在同類中尋找溫暖和認同的社會性動物？我們窮盡一生，似乎都在這兩種身份之間搖擺。智譜開源了他們的最強多模態(tài)模型，GLM-4.5V
用GLM-4.1V-Thinking的技術(shù)路線把GLM-4.5-Air重新訓練了一遍，實現(xiàn)了視覺多模態(tài)的能力。下一站未來工廠，具身智能重塑制造業(yè)
隨著人工智能與機器人技術(shù)的深度融合，具身智能正成為繼大模型之后的下一個萬億級賽道，2025年更是被業(yè)界定義為“量產(chǎn)元年”。馬斯克Grok4笑傲AI象棋大賽
讓AI對戰(zhàn)國際象棋，過程比輸贏重要多了，畢竟谷歌發(fā)起這次比賽的初衷，就是測試“涌現(xiàn)”能力。OpenAI殺入通用AI Agent背后
就在ChatGPT Agent發(fā)布的同一天，OpenAI公布了一個數(shù)據(jù)：目前ChatGPT每天收到的用戶指令高達25億條。
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