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  • 什么Excel这函数那公式,我千问永远一步搞定

    5小时前
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  • 斯坦福年度结论:中美大模型已没差距
    8小时前

  • 多智能体赛道爆发,Harness成为破局关键,资本加速布局。 刚刚,成立仅四个多月的AI初创公司明日新程(Nextie),宣布连续完成两轮融资。 其中,天使轮由创新工场、Atypical Ventures联合领投,奇绩创坛继续跟投。原微软全球副总裁David Ku等个人投资者,以及公司独家财务顾问安可资本等,也纷纷看好入局。 公司表示,当前资金储备已够未来三到五年持续创新所需。 幕后掌舵人,正是“小冰之父”、微软亚洲互联网工程院原副院长李笛,以及与他并肩多年的微软小冰创始核心班底。 在一级市场整体降温、机构出手愈发审慎的当下,一家成立不到半年的公司却能连融两轮,更迎来陆奇、李开复两大AI圈顶级“风向标投资人”罕见同框、同步押注,这本身就是一种信号,体现了资本对其团队、技术、赛道的多重认可。 所以这笔资金将投向何方?团队给出的答案很明确,大方向只有一个——Harness群体多智能体。 当下,无论是持续霸屏的OpenClaw,还是近期风头正盛的Hermes Agent,AI Agent正以前所未有的热度席卷整个行业。随着实践的不断深入,Harness的价值逐渐清晰。包括OpenAI、Anthropic在内,越来越多顶尖团队已意识到,Harness是智能体落地的核心支撑。 有意思的是,这个判断,明日新程团队负责人李笛早在去年就已给出。 去年12月7日,奇绩创坛Demo Day上,李笛压轴登场,系统性抛出群体智能理论,并对Harness趋势有了准确预判和率先布局。 虽然他本人很低调: 我们现在其实都比较羞于说我们早就看到了什么,这个是没有用的。这个世界上永远都是,你做它比你看到它要难得多。就像《黑客帝国》里有句话,知道路与走路,二者截然不同。 如今,该赛道已成为投资人布局AI下半场的核心标的。而明日新程,也已在这一领域形成了领跑态势。 Harness为何会成为行业共识?明日新程又凭什么能够杀出重围?团队下一步又将如何落地?量子位与李笛聊了聊。
    行业密探
  • 李开复陆奇重仓同家Harness智能体公司,李笛带队,4个月2轮融资

    8小时前
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  • 从通信网络跨界AI基建,这家公司把OpenClaw装进了企业机房。
    中兴通讯这家以通信起家的公司,正在将战略从“全连接”升级为“连接+算力”双轮驱动。 其中,网络连接是既有优势,智能算力是新开疆土,两者在AI时代形成协同。 不只是卖服务器,中兴通讯想做AI时代的基础设施商
    行业密探
  • 不只是卖服务器,中兴通讯想做AI时代的基础设施商
    9小时前

  • 有人把巴菲特芒格炼成AI Agent,而且直接开源了,Github标星狂揽5w+,网友:赚不赚钱另说,少亏点就行。
    行业密探
  • LLM数据量大管饱,机器人数据却连1%的起跑线都没够到?

    16小时前
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    04:15
  • 硅谷打工人最新生存法则:烧Token证明生产力

    16小时前
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    01:11
  • #自动驾驶LLM与机器人的数据分野 #
    为什么大模型能快速进化,自动驾驶能持续迭代,而机器人却始终卡在落地前夜?在与张小珺的最新对话中,光轮智能CEO谢晨把问题落到了同一个核心:数据获取与评价机制。
    行业密探
  • LLM数据量大管饱,机器人数据却连1%的起跑线都没够到?

    1天前
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    04:19
  • ☄️ 今年最值得关注的AI企业与产品榜单,火热申报中。
    下一个被更多人看到的,或许就在这里 今年最火的AI产品,不止龙虾|榜单申报中
    行业密探

  • Meta员工内卷新高度:烧Token证明生产力。公司内网排行榜榜一烧掉近三千亿token,扎克伯格却连前250名都没进。
    行业密探
  • Claude强到不敢发的Mythos,被质疑用了字节Seed技术

    1天前
    10跟贴
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  • 有人把巴菲特芒格炼化成Agent,然后开源了…

    1天前
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  • 2个人年赚6500万美元,AI创业神话被打脸了?

    1天前
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    02:42
  • HTML-in-Canvas引爆前端!AI时代互联网视觉效果完全不一样了

    2026-04-12
    1跟贴
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  • 养虾人看哭了!字节扣子2.5出生即满级,手机对话就能Vibe Coding

    2026-04-12
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  • 「Claude Code之父」其实是野路子来的……

    2026-04-12
    19跟贴
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  • 超声领域也有大模型了! 超声影像凭借实时、无辐射的优势,成为临床各场景的一线诊断手段。 但异质的解剖结构、多样的诊断属性,让通用视觉语言预训练模型难以直接适配,且现有医疗跨模态数据中超声样本占比不足5%,成为领域研究的核心瓶颈。 上图红色区域和内部百分比显示了超声图像所占的比例,而蓝色区域则展示了其余模态的占比情况。顶部标签表示绝对数量(以千为单位)。论文中所提出的US-365K是首个大规模、100%专用于超声影像的数据集。 针对这一问题,浙大城市学院联合浙江大学、香港城市大学、香港浸会大学、浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属妇产科医院等团队,构建了首个大规模通用超声图像-文本数据集US-365K,并提出专为超声场景设计的语义感知对比学习框架Ultrasound-CLIP,让模型真正理解超声的临床诊断语义,相关成果被CVPR 2026接收,数据集及代码已开源。
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