《“小快轻准”数字化产品和服务培育指引(2026年版)》发布

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随着AI智能体能力增强,现有测试环境已无法有效约束,且测试对象多为未发布的下一代模型,安全防护被禁用以评估真实能力,一旦逃逸可能造成严重危害。
工业高质量数据集是工业数据系统化、标准化的集聚形态,其质量高低直接影响大模型训练精度、数字化转型的深度以及产业链协同的效度。
严格来说,这是一场与「MuleRun负责人」陈宇森的对话,而不是与「钉钉CEO」或「千问办公CEO」陈宇森的对话,然而其角色的快速变化刚好反映了AI应用领域的创业者过去这两年在噪音大于信号的混沌环境中是如何不断「寻找有用信号-验证-自我推翻-有所学习-再重新明确方向」的。
随着芯片制造商不断向更小制程节点、先进封装技术及更大晶圆产量迈进,IIoT 已从锦上添花的效率提升手段,转变为保持竞争力的核心要素。
具身智能行业正在经历一场方向性的收敛,而工业场景已经是能发挥价值的场景了。
算力的重要性,再度得以凸显。近段时间,GLM 5.2、Kimi K3.0上新叠加DeepSeek投资人会议纪要外泄,将算力紧张的现实摆上了桌面。这意味着,国产大模型要再进一步,必须迈过算力门槛。
业内专家表示,目前全球尚未形成约束AI智能体“出逃”与自主攻击的监管规则,前沿大模型潜藏重大网络安全隐患,人工智能安全立法与制度约束已迫在眉睫。
马骁把当下称作数学的“前 Claude Code 时代”:惊艳时刻已经出现,稳定、规模化的生产尚未到来。
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