垂直Agent之间，在意图层如何竞争?
从2023年开始，我就在试图搞清楚一件事:AI之间的竞争，究竟按什么逻辑展开?其实，范式就是共识信念，范性是微观特性，而我层层拆解、想搞清楚的是范式下面的范性——这一轮AI竞争里，有几个特性和以往所有商业竞争都不一样，正是这些范性，将决定谁赢、谁死、谁在不知不觉中变成别人的工具。
老美为何瑟瑟发抖? 高盛带你解密中国AI的全面崛起
2016年美国的AI企业数累计超过3033家，融资规模累积超过207亿美元；其次是中国，1477家，27.6亿美元。
AI时代，何谓写作，为何写作
来源：市场资讯AI时代，何谓写作，为何写作李华芳|匹兹堡大学AI时代迫切需要回答的问题就是：什么是写作？为什么还要写作？1大语言模型几秒钟就能长篇大论，在这种情况下写作还有什么意义。
别被室内基准高分骗了：大模型是在推理空间，还是在「背答案」？
真正的空间智能鸿沟，或许无法在现有数据范式下仅靠简单的微调来填平。论文标题:From Indoor to Open World: Revealing the Spatial Reasoning Gap in MLLMs。
做了22年上市公司 CEO 后，他融资1030万美元去做一件“疯狂”的事
前 LivePerson 创始人 Robert LoCascio 押注 Human Life Model，打造只属于你的私有 AI——不靠通用大模型幻觉补全，不懂就坦白说“我不知道”。这不是数字替身，而是你专业能力的 24/7 延伸。你有没有想过，有一天你的客户可以随时向”你”咨询问题，即使你在睡觉?
外文文献啃不动了？我实测三款翻译神器，最后只有这一家扛住了
哪怕毕业了这么多年，在社交软件看到这几个字的时候心里还是咯噔了一下…就在我们“苦中作业”的时候，我发现了百度翻译里的一个隐藏板块——叫「文档翻译」，据说不仅翻译水平在线，支持200+种语言翻译，连文章的排版、格式都能高度还原?
越来越火的图数据库到底能做什么？
图数据库像新一代的关系型数据库，取代传统关系型数据库在诸多领域大展拳脚、高歌猛进。图数据库较传统关系型数据库有何优势?
神经网络越像大脑，就越能解释大脑吗？科学家给出新答案
这句话在日常生活里是常识，但放到当下认知神经科学的研究语境里，却正在成为一个被反复忽视的陷阱。大量基于ANN、RNN乃至Transformer架构的模型被用来拟合人类行为数据，不少研究发现，这些模型能够相当精准地预测人的选择、反应时，甚至在某些脑区的神经活动模式上也能找到对应关系。
2020年，图机器学习将走向何方？
机器学习研究科学家Sergei Ivanov 对 2020 年 GML 的发展趋势发表了自己的看法，并讨论了近期的相关研究论文。此外，在这些同构图中，很多图的目标标签不同，从而给分类器引入了标签噪声。