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五人团队年入500万美元,法国AI初创公司如何卷爆整个广告业?

五人团队年入500万美元,法国AI初创公司如何卷爆整个广告业?

五人团队年入500万美元,法国AI初创公司如何卷爆整个广告业?

在所有人都在忙着堆模型、比参数、拼融资时,一家总部位于巴黎的 AI 初创公司,用仅有 5 人的精简团队创造了ARR(年经常性收入)500 万美元,并已经实现盈利。它不靠爆款产品,也没有明星创始人,但它解决的是每个广告人都头疼的问题:如何更快、更便宜、更高效地制作出转化率更高的视频广告。

来自主题: AI资讯
10268 点击    2025-05-10 11:02
「阶跃星辰」的一次豪赌

「阶跃星辰」的一次豪赌

「阶跃星辰」的一次豪赌

“DeepSeek告诉我们,投流的逻辑是不成立的。”5月8日,久不露面的阶跃星辰CEO姜大昕,出现在北京的一场媒体沟通会上“在多模态领域,如果任何一个方面有短板,都会延缓探索AGI进程。”姜大昕给出了一个鲜明的判断。过去一年中,他在不同场合都在反复提及:多模态是实现AGI的必经之路

来自主题: AI资讯
9551 点击    2025-05-10 10:52
世界首个AI多人游戏全面开源!1500刀实时生成,一台PC跑出平行宇宙

世界首个AI多人游戏全面开源!1500刀实时生成,一台PC跑出平行宇宙

世界首个AI多人游戏全面开源!1500刀实时生成,一台PC跑出平行宇宙

刚刚,全球首个AI多人世界模型开源了!只需一台PC外加1500美元,就能让两个AI智能体在同一个世界中感知、互动、协作。这不仅是AI造梦的一小步,更是AGI创造世界模型的一大步。

来自主题: AI技术研报
9286 点击    2025-05-09 21:08
十余人小团队做AI玩具,跑出数万台出货量、20+%复购率?| 对话一线

十余人小团队做AI玩具,跑出数万台出货量、20+%复购率?| 对话一线

十余人小团队做AI玩具,跑出数万台出货量、20+%复购率?| 对话一线

近半年,国内和海外的 AI 硬件层出不穷,其中不少品牌以儿童作为目标受众,FoloToy 的出现频率也越来越高。但赛道热度上涨的同时,也不乏“同质化严重”、“复购率低”等质疑之声,带着这些疑惑,我们尝试联系了 FoloToy。

来自主题: AI商业项目
14219 点击    2025-05-09 20:31
curl 项目创始人被 AI“逼疯”,怒斥垃圾报告堪比 DDoS 攻击!网友:但老板们认为 AI 无所不能

curl 项目创始人被 AI“逼疯”,怒斥垃圾报告堪比 DDoS 攻击!网友:但老板们认为 AI 无所不能

curl 项目创始人被 AI“逼疯”,怒斥垃圾报告堪比 DDoS 攻击!网友:但老板们认为 AI 无所不能

近日,curl 项目(一款用于通过 URL 传输数据的命令行工具和库)创始人 Daniel Stenberg 在领英发帖称,已经受够了由 AI 生成的大量“垃圾”漏洞报告,因此近期引入额外复选框,用以过滤此类平白浪费维护人员时间的低效提交内容。

来自主题: AI资讯
8757 点击    2025-05-09 17:46
KuaiMod来了!快手用大模型重构短视频生态格局

KuaiMod来了!快手用大模型重构短视频生态格局

KuaiMod来了!快手用大模型重构短视频生态格局

在短视频成为亿万用户日常生活标配的当下,它不仅是一种娱乐方式,更是人们获取信息、表达观点、构建社交的主要媒介。

来自主题: AI技术研报
9168 点击    2025-05-09 17:19
互联网大厂,不再需要AI Lab

互联网大厂,不再需要AI Lab

互联网大厂,不再需要AI Lab

4月29日,腾讯TEG进行架构调整,新成立大语言和多模态模型部,并对数据平台和机器学习平台职责进行调整。

来自主题: AI资讯
9008 点击    2025-05-09 14:28
AI不靠“闭门造神”,海内外一线专家共探智能新纪元,GOSIM AI Paris 2025圆满收官!

AI不靠“闭门造神”,海内外一线专家共探智能新纪元,GOSIM AI Paris 2025圆满收官!

AI不靠“闭门造神”,海内外一线专家共探智能新纪元,GOSIM AI Paris 2025圆满收官!

5 月 7 日,由 GOSIM、CSDN 和 1ms.ai 联合主办的全球开源技术盛会——GOSIM AI Paris 2025 在法国巴黎迎来了大会第二日的精彩议程。延续首日的热烈氛围,来自全球的 AI 专家、开发者和产业代表齐聚一堂,围绕 AI 技术的最新趋势与实践展开深入探讨。

来自主题: AI资讯
10752 点击    2025-05-09 12:08
谷歌DeepMind&CMU:过去引导LLM规划的方法是错的? 用GRASE-DC改进。ICLR2025

谷歌DeepMind&CMU:过去引导LLM规划的方法是错的? 用GRASE-DC改进。ICLR2025

谷歌DeepMind&CMU:过去引导LLM规划的方法是错的? 用GRASE-DC改进。ICLR2025

当您的Agent需要规划多步骤操作以达成目标时,比如游戏策略制定或旅行安排优化等等,传统规划方法往往需要复杂的搜索算法和多轮提示,计算成本高昂且效率不佳。来自Google DeepMind和CMU的研究者提出了一个简单却非常烧脑的问题:我们是否一直在用错误的方式选择示例来引导LLM学习规划?

来自主题: AI技术研报
11193 点击    2025-05-09 11:58