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笑不活了,“日本最高性能AI模型”,是DeepSeek V3改了个名?

笑不活了,“日本最高性能AI模型”,是DeepSeek V3改了个名?

笑不活了,“日本最高性能AI模型”,是DeepSeek V3改了个名?

3月17日,楽天(乐天)集团正式发布了Rakuten AI 3.0模型,号称是“日本国内最大规模的高性能AI模型”。官方宣传的参数量为约7000亿,并且日语特化,Apache 2.0开源许可,还拿了日本经产省和NEDO的GENIAC项目补助。

来自主题: AI资讯
8477 点击    2026-03-17 23:46
OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了

OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了

OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了

当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时,一个更底层的问题浮出水面:谁来为Physical AI提供真正能用的数据?Ropedia给出的答案,不是更多视频,而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。

来自主题: AI资讯
9514 点击    2026-03-17 15:01
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型

从多模态大模型中「拆」出音频向量模型

从多模态大模型中「拆」出音频向量模型

Google 最近发了 Gemini Embedding 2,他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档,全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding(全模态向量模型)的大趋势:一个架构吃下所有模态,从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5,大家都在往这个方向收敛。

来自主题: AI技术研报
5600 点击    2026-03-16 15:06
速递|字节最强视频模型 Seedance 2.0 暂停全球发布,好莱坞巨头们集体急了

速递|字节最强视频模型 Seedance 2.0 暂停全球发布,好莱坞巨头们集体急了

速递|字节最强视频模型 Seedance 2.0 暂停全球发布,好莱坞巨头们集体急了

据 The Informaton 报道,字节跳动已经暂缓了视频生成模型 Seedance 2.0 的全球发布计划。背后的导火索,是一连串来自好莱坞头部片厂和流媒体平台的版权争议。

来自主题: AI资讯
9344 点击    2026-03-15 16:07
OpenClaw杀进中国医疗圈,掀翻千亿市场!全球首个医疗Agent OS来了

OpenClaw杀进中国医疗圈,掀翻千亿市场!全球首个医疗Agent OS来了

OpenClaw杀进中国医疗圈,掀翻千亿市场!全球首个医疗Agent OS来了

最近,一家医疗AI公司给出了更「系统级」的解法。刚刚,智诊科技(WiseDiag)正式发布企业级医疗健康行业智能体平台WiseClaw!它的产品底座,正是来自OpenClaw架构。

来自主题: AI资讯
9351 点击    2026-03-14 13:55
Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?

Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?

Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?

Reducto 在去年 6 个月内接连完成分别由 Benchmark 与 a16z 领投的两轮融资,估值翻了 3 倍,达到 6 亿美元。我们认为,Reducto 切中了 AI 应用走向生产环境过程中的“精确数据摄取”瓶颈。

来自主题: AI资讯
9610 点击    2026-03-14 08:41
英伟达叫板DeepSeek?怒投260亿美元,要打造最强开源模型

英伟达叫板DeepSeek?怒投260亿美元,要打造最强开源模型

英伟达叫板DeepSeek?怒投260亿美元,要打造最强开源模型

据 2025 年的一份财务文件显示,英伟达将在未来五年内投入 260 亿美元用于构建开源人工智能模型。据《WIRED》杂志报道,英伟达高管证实了这一此前从未被报道过的消息。

来自主题: AI资讯
9252 点击    2026-03-14 08:40
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5,CMU等提出行为校准强化学习新方法

4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5,CMU等提出行为校准强化学习新方法

4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5,CMU等提出行为校准强化学习新方法

大语言模型(LLM)的幻觉问题一直是阻碍其在关键领域部署的核心难题。近日,研究人员提出了一种名为行为校准强化学习(Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning)的新方法,通过重新设计奖励函数,让模型学会「知之为知之,不知为不知」。

来自主题: AI技术研报
8324 点击    2026-03-13 10:10