本文字数:约 3200 字,预计阅读时间:12 分钟百度Create AI开发者大会:李彦宏发布两大新模型、多款热门AI应用,帮助开发者全面拥抱MCP在4月25日举行的百度Create 2025 AI开发者大会上,百度创始人李彦宏发表了主题演讲,发布了两大新模型和多款热门AI应用。其中,文心大模型4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo是此次大会的重点发布内容,它们不仅具备多模态、强推理能力,还大幅降低了使用成本,使得AI应用更加普及。文心大模型4.5 Turbo相比文心4.5,速度更快,价格下降了80%;文心大模型X1 Turbo则进一步提高了性能,价格降低了50%。这些模型的发布,不仅展示了百度在AI领域的技术实力,也为开发者提供了更多选择。会上,李彦宏还发布了多款AI应用,包括高说服力数字人、通用超级智能体心响APP、内容操作系统沧舟OS等,覆盖了AI数字人、代码智能体、多智能体协作等多个热门赛道。在这些发布中,百度宣布了全球首个电商交易MCP和搜索MCP等MCP server,供开发者调用,帮助开发者全面拥抱MCP。这一举措将极大地降低开发者使用AI模型的成本,推动AI
本文字数:约 4500 字,预计阅读时间:15 分钟Ethically trained AI startup Pleias releases new small reasoning models optimized for RAG with built-in citations伦理训练的AI初创公司Pleias近期发布了新的小型推理模型,这些模型专门优化了检索增强生成(RAG),并内置了引文功能。这一新进展旨在提高AI系统的透明度和可信度。Pleias强调这些模型的适用性,它们可以集成到搜索辅助助手、教育工具和用户支持系统中。这些小型推理模型具有几个关键特点。首先,它们被训练以进行伦理决策,这有助于确保AI生成的内容符合道德标准。其次,通过优化RAG,这些模型能够从大量外部数据源中检索信息,并将其融入生成的内容中,从而提高输出的准确性和相关性。此外,内置的引文功能允许用户追溯AI生成内容的原始来源,提高了透明度和可验证性。该技术的应用范围广泛。在教育领域,这些模型可以用于开发智能辅导系统,这些系统能够为学生提供个性化的学习资源和反馈。在企业环境中,它们可以用于增强客户服务,提供更精确的
本文字数:约 4600 字,预计阅读时间:15 分钟Former DeepSeeker and collaborators release new method for training reliable AI agents: RAGENRAGEN (Reinforced Autonomous Generalized Environment Navigation) 旨在通过强化学习为AI代理提供更广泛的应用场景。这种方法不仅在技术上有所贡献,还在概念上迈出了重要一步,使AI代理能够更加自主地进行推理。RAGEN的核心在于它能够使AI代理在各种环境中实现自我学习和适应,提高其在复杂场景下的可靠性。通过引入新的环境导航机制,RAGEN有望成为下一代AI代理训练的基石,推动AI技术在更多领域实现突破。Google adds more AI tools to its Workspace productivity appsGoogle在其Workspace生产力应用程序中增加了更多AI工具,扩展了Gemini的特性,包括音频摘要功能Audio Overviews。这一新功能允许用户生成详细的音频
本文字数:约 4100 字,预计阅读时间:12 分钟字节按下 AI Agent 加速键在过去几个月中,AI领域迎来了一系列突破性的进展,强化学习的泛化能力得到显著提升,多模态模型也变得更加可用。字节跳动旗下的火山引擎在4月17日面向企业市场发布了全新的模型——豆包 1.5・深度思考模型。这款模型不仅具备边搜边想的能力,还具有视觉推理能力,能像人类一样通过看到的画面进行思考。例如,在购物场景中,豆包可以解析复杂的预算限制并推荐合适的露营装备。此外,豆包 1.5・深度思考模型在专业领域的推理任务中表现出色,如数学推理、编程竞赛等,同时在创意写作、人文知识问答等通用任务上也展示了优秀的泛化能力。除了推理模型,火山引擎还推出了豆包文生图模型3.0和升级版的视觉理解模型。这些模型不仅提高了文字排版和图像生成的质量,还增强了视频理解能力。在视觉理解方面,新版本支持多目标、小目标的框定位,描述定位内容,以及3D定位等。这些技术进步将帮助解锁更多应用场景,比如智能摄像头、AI眼镜等。火山引擎通过推出OS Agent解决方案,支持大模型操作数字和物理世界,同时提供了AI云原生推理套件,以帮助企业更快、更
本文字数:约 2400 字,预计阅读时间:10 分钟2027 AGI forecast maps a 24-month sprint to human-level AIVentureBeat的最新报告《2027 AGI预测》对人工智能领域提出了一个激进的时间表,预测到2027年,人工智能将在24个月内达到人类智能水平。这份详细的技术路线图不仅描绘了未来的技术里程碑,还分析了当前技术的发展趋势。根据预测,AI将在接下来的两年内取得重大突破,达到AGI(人工通用智能)水平,这将标志着AI技术的新纪元。报告中提到的关键技术里程碑包括算法的进一步优化、硬件的加速发展、以及大量数据的高效处理能力。这些技术进步将使得AI不仅在特定任务中超越人类,而且在更广泛的智能领域中表现出接近人类的灵活性和创造性。这一预测不仅对AI领域的研究者和开发者提出了挑战,也为整个社会带来了新的机遇和挑战,特别是在伦理、隐私和安全等方面。具身空间数据技术的路线之争:合成重建VS全端生成近期,在具身智能领域,合成数据和全端生成两种技术路线之间的争论引发了广泛关注。具身智能是指机器人等具身系统通过与环境交互来学习和执行任务的
康叔的AI全栈工坊
Code for Life, AI for Future