搜索
想象一下，作为销售经理，你每天晚上都会被一个问题困扰：我的销售代表今天在客户家里到底说了什么？这不是什么玄学，而是销售行业一个长期存在的盲区。我们有监控后台操作的工具，有分析线上会议的软件，甚至有追踪每个电话的系统，但对于面对面销售这个最关键的环节，我们却一直处在黑暗中摸索。
大模型做数独，总体正确率只有15%？？？
你有没有遇到过这样的算力困境：买了 GPU，用不了几次就闲置烧钱，偶尔想用的时候却一卡难求？
王潜曾在美国创立量化基金，可“晚上经常睡不着想做机器人”，2023年，他解散了基金，回国创业。
在日益强调“思维能力”的大语言模型时代，如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停”，成为当前智能推理研究的重要课题。
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
既能提升模型能力，又不显著增加内存和时间成本，LLM第三种Scaling Law被提出了。
AI 就像一头野驴，跑起来就不停。人类花了几百万年才走上食物链顶端，而大模型只用了不到十年时间，已经能把你和刘亦菲 P 进一张自拍了。奥！最新进展是已经能自己生成音画同步的超真实脱口秀了。
医疗站在变革的关键节点，AI正渗透行业的每一个角落，为资源分布不均、诊疗效率不高等深层次难题提供解决方案
最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！