人人都能炼专属Agent,上海交大开源端侧Agent全栈工具链,真实场景性能超GPT-5!
人人都能炼专属Agent,上海交大开源端侧Agent全栈工具链,真实场景性能超GPT-5!打开手机,让 AI Agent 自动帮你完成订外卖、订酒店、网上购物的琐碎任务,这正成为智能手机交互的新范式。
打开手机,让 AI Agent 自动帮你完成订外卖、订酒店、网上购物的琐碎任务,这正成为智能手机交互的新范式。
手机厂商和超级APP的AI攻防战。
在具身智能中,策略学习通常需要依赖场景表征(scene representation)。然而,大多数现有多任务操作方法中的表征提取过程都是任务无关的(task-agnostic):
全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens! 虽然只有320亿参数(32B),吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI)和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think。
近期,一款名为 TipTap AI 的应用在海外市场爆火。它的背后是前商汤AI团队的余锋伟和宋广录。 根据公开信息,TipTap AI归属于Vivix Group Limited,公司注册于香港,旗下控股杭州和上海维悦时刻科技,由余锋伟和宋广录担任法人。
逛 GitHub 的时候,发现了一个叫 AiPyapp 的开源项目。
2025 年上半年,日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征,用户规模不大,但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示,日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%,只有中国(81.2%)的三分之一,也远低于美国(68.8%)和德国(59.2%)。
故事是这样的,两周前,Anthropic 上周发布一个公告:他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户,正在以一种不可思议的速度,7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到:”有一位用户,在每月200美元的套餐中,消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到,Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
在大模型的竞赛中,参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期,Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例:一个仅有 3.5 亿参数的模型,经过微调后,竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上,与 GPT-4o 竞争。
你能想象吗?一段 25 年前的 Linux 内核驱动,在现代系统上几乎不可能运行——但一位工程师用了两个晚上借助 AI 助手 Claude Code,让它重获新生。这个驱动曾经服务于老旧磁带设备,如今经过现代化改造,不仅可以在最新 Linux 上编译,还能与真实硬件顺利通信。可谓 AI 立大功!