Code for Life, AI for Future
本文字数:约 2300 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻> ## 浪潮信息直播发布业界企业级OpenClaw方案“企千虾”浪潮信息在近期的一场直播中,正式发布了业界首个企业级OpenClaw方案“企千虾”。该方案专注于实现企业级Agent的规模化管控,旨在为企业提供一种更为智能、高效和可控的管理方式。OpenClaw方案采用先进的机器学习和大语言模型技术,通过自动化和智能化手段,提升了企业内部资源的调度效率和决策准确性。此次发布的“企千虾”方案,不仅帮助企业实现了Agent的高效管控,更通过智能分析和预测,为企业提供了更为精准的决策支持。该方案的推出,标志着人工智能技术在企业管理领域的应用进入了新的阶段,为企业带来了更为智能的管理和决策工具。> ## Sora向左,阿里向右:全能演技派模型登场千问APP近日,阿里推出的千问APP迎来了史诗级的增强,新版本引入了全能演技派模型,进一步提升了AI内容创作的能力。千问APP一直致力于提供高质量的内容创作服务,通过引入最新的大语言模型技术,使用户可以更加轻松地生成高质量的文章、故事和对话等。新引入的全能演技派模型,不仅在语言生成
本文字数:约 2500 字,预计阅读时间:8 分钟《自然通讯》重磅:分子之心AI技术解锁蛋白质设计新范式近日,《自然通讯》杂志上发布了一篇关于分子之心公司AI技术的重要进展,该技术解锁了蛋白质设计的新范式,为药物研发等领域带来了新的可能。蛋白质设计一直是生命科学中的一个难题,传统的设计方法不仅耗时长,而且成功率低。分子之心公司利用AI技术,通过大规模的计算和深度学习模型,实现了更加高效和精准的蛋白质设计。该技术的核心在于构建了一个大规模的蛋白质结构和功能数据库,并利用这些数据训练深度学习模型。模型可以预测蛋白质的结构和功能,并据此设计出新的蛋白质。与传统的设计方法相比,这种方法不仅可以大幅提高设计效率,还可以通过模拟和优化,设计出具有特定功能的蛋白质。这一技术的进步,将极大地加速药物研发的过程,有望带来更加有效的药物。分子之心公司表示,这项技术已经在多个实际项目中得到了验证,特别是在针对某些疾病的新药研发中,已经展示了巨大的潜力。未来,这项技术不仅将在药物研发领域得到广泛应用,还将为生物技术、工业酶等其他领域带来新的发展机遇。分子之心公司将继续优化和扩展这项技术,为相关领域的创新和发展
本文字数:约 3600 字,预计阅读时间:15 分钟上海人工智能实验室联合商汤大装置等共建AI全链路验证平台与生态社区近日,在第二届浦江AI学术年会上,上海人工智能实验室(上海AI实验室)联合北京智源研究院、中国科学院计算技术研究所、北京开源芯片研究院、商汤科技、IDEA数字经济研究院等机构,共同发起“国产软硬件适配验证合作计划”。该计划旨在推出一个覆盖AI全流程的软硬件验证平台及自主生态社区。这一验证平台将聚焦国产算力底座与人工智能应用生态的协同发展,打造一个集资源接入、环境适配、评测验证、成果发布与生态共建于一体的综合性载体,为人工智能赋能千行百业提供坚实支撑。商汤作为核心合作伙伴,依托其大装置全面参与平台建设与生态共建。该平台不仅局限于基础测试验证,更强调以真实应用场景为导向,推动产业级落地能力建设。一方面,平台将构建覆盖“芯片-中间层-框架-模型-集群”的全链路验证体系,建立“芯片-应用”双向选择机制,打通产业链上下游,实现从“单点参与”向“协同联动”的跃迁。另一方面,平台与生态社区将持续支持多类型国产软硬件组合适配,通过标准化任务编排、统一评测指标与专业报告输出,为用户提供精
本文字数:约 4300 字,预计阅读时间:14 分钟重点新闻对话邓智航|以「龙虾」为起点,起底从单个 Agent 到 Agentic Web 的安全重构OpenClaw 的爆火引发了关于 Agent 安全的新一轮讨论。AI 正在从生成内容的工具转变为参与行动的主体,这导致安全问题迅速被推到前台。尽管当前关于 Agent 安全的讨论主要集中在模型层面,但随着 Agent 不再只是响应指令,而是持续接收来自不同来源的信息、在多组件结构中做出决策,安全问题已不再是单一模型问题,而是一个由模型、记忆、工具、环境以及交互链路共同构成的系统问题。上海交通大学、上海创智学院张伟楠团队在论文《From Secure Agentic AI to Secure Agentic Web》中,尝试将 Agent 安全从模型层面的鲁棒性问题重新置于系统结构与运行机制之中进行讨论。邓智航认为,安全问题的重心必须从模型输出转向整个系统的开放环境是否可控、可审计、可约束。他认为,Agent 在开放环境中的自主行动能力是导致安全问题发生质变的关键因素。此外,外部世界本身可以被视为 Agent 的输入,因此必须把整个外部
本文字数:约 4300 字,预计阅读时间:15 分钟大模型不再只是生成:智象未来CTO姚霆谈AI如何开始“完成”一个“创作”过去一年,AI行业的变化愈发显著,真正拉开差距的不再是某个模型的单项能力,而是如何将这些能力组织成任务,再将任务沉淀为系统。这不仅仅是技术上的变革,更是战略上的调整。智象未来联合创始人兼CTO姚霆认为,未来的模型需要理解复杂意图,调动多种能力,完成端到端的创作。这意味着“世界模型”之争的核心转向了模型与Agent、skills和应用场景之间的整体协同。姚霆强调,技术红利已从“能不能生成”进入“能不能真正完成任务”的阶段,这意味着下一轮竞争的护城河将建立在模型、系统以及对未来工作与创作方式智能体的重新定义上。智象未来的核心团队来自微软亚洲研究院,拥有丰富的视觉、多媒体和视频相关研究背景。团队早期在京东实现了商业化落地,涵盖图像和视频审核、商品3D化、物流分拣等。2023年,团队看到GPT、ChatGPT等模型的潜力,创立了智象未来,专注于自研多模态大模型及其应用。姚霆强调,未来的世界模型应是一个端到端的全模态架构,而不是多模态拼接式方式。这种架构不仅需要统一编码和统
康叔的AI全栈工坊