深度|00后AI明星初创Cluely CEO谈传播:初创公司死于无人发现
深度|00后AI明星初创Cluely CEO谈传播:初创公司死于无人发现那时候我已经知道——我真的懂得怎么让一群人看到某个东西,所以我们想:“那就选一个最宏大的idea来做吧。”于是,就有了Cluely。
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那时候我已经知道——我真的懂得怎么让一群人看到某个东西,所以我们想:“那就选一个最宏大的idea来做吧。”于是,就有了Cluely。
多模态大语言模型(MLLM)在目标定位精度上被长期诟病,难以匹敌传统的基于坐标回归的检测器。近日,来自 IDEA 研究院的团队通过仅有 3B 参数的通用视觉感知模型 Rex-Omni,打破了这一僵局。
MiniMax 现在正在主动加速「从功能到可流通生产力」的进程。他们正在举办一场总奖金高达 15 万美元的 AI Agent 全球挑战赛,核心理念是「让自己的 Idea + Agent 成为生产力,成为市场中的硬通货」。Remix 则是官方重点推荐的参赛入口之一。
您是否也曾经想过这样的场景:产品经理把idea直接扔给AI编程,然后就能得到完美能用的代码?来自德国弗劳恩霍夫研究所和杜伊斯堡-埃森大学的研究者们刚刚给我们泼了一盆冷水。
今年以来 Coding 领域的最大变量是 AI labs 们的加入,模型大厂纷纷发力,和创业公司共同竞争这一关键场景:两周前,all-in coding 的 Anthropic 更新了 Artifacts 功能,用户可以在聊天界面里直接生成、预览和编辑代码,实现类 vibe coding 的体验;
在日常生活中,我们常通过语言描述寻找特定物体:“穿蓝衬衫的人”“桌子左边的杯子”。如何让 AI 精准理解这类指令并定位目标,一直是计算机视觉的核心挑战。
还记得刚入行时,每遇到一个bug都要在CSDN和百度上搜索半天。输入错误信息,翻遍无数帖子,试了一个又一个方案,却往往发现要么版本不对,要么场景不符。最崩溃的是,好不容易找到一个看似相关的解决方案,复制粘贴后却发现引入了更多的问题。
大幅缓解LLM偏科,只需调整SFT训练集的组成。
大家好,这两个月我完成了一款产品——Videa。虽然过去一年,我做了很多东西,但是部分是套壳,部分是把别人的想法做出来,真正我一直想做的,其实是一款借助AI创作短视频的产品。现在,我把它做出来了。
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