22轮220场比赛!“浙BA”城市争霸赛,8月15日开打
“浙BA”城市争霸赛揭幕战即将于8月15日在杭州奥体体育馆打响。8月12日下午,“浙BA”争霸赛阶段新闻发布会举行,会上明确:
“浙BA”城市争霸赛揭幕战即将于8月15日在杭州奥体体育馆打响。8月12日下午,“浙BA”争霸赛阶段新闻发布会举行,会上明确:
近年来,大语言模型(LLM)已展现出卓越的通用能力,但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境,模型无法实时调整其内部参数,这一根本性瓶颈日益凸显。
如果把2025年的科技热潮画成一张地图,华人AI Agent一定在正中央闪闪发光。
新闻要点:ISC.AI 2025大会在北京国家会议中心召开,360展示全球首个L4级多智能体蜂群系统,支持1000步复杂任务规划,任务成功率95.4%,中断恢复率99.3%。系统通过分布式记忆池实现跨智能体状态同步,20分钟生成10分钟电影级视频(效率提升6倍
本次活动聚焦企业AI化转型中「不会用→用不好→落不下」的困局,吸引了金融、制造、通信、零售、建筑、服务业等企业高管、HRD、业务负责人齐聚现场,共同探索释放AI潜能、打造卓越团队、引领组织变革的清晰路径。
360作为大会主办及支持方,其政企AI业务已经与智能体技术深度绑定。这场大会既是行业趋势发布会,更成为了360AI落地的“实践秀”。
工作未来专家、哈佛大学教授Christopher Stanton最近评论说,AI的采用速度非常惊人,并观察到这是一项"传播速度极快的技术"。这种采用和影响的速度是AI革命与之前由技术主导的变革(如PC和互联网)的关键区别。谷歌DeepMind首席执行官Demi
他并非在开玩笑。软件领域正在发生根本性变化。我们已经进入智能体平台公司(APC)时代,这是SaaS、软件和云计算围绕自适应AI驱动系统的融合。这个系统智能连接广阔的商业应用生态,提供跨越企业环境的洞察和智能,让企业软件像ChatGPT或Google搜索一样易用
智能体 salesforce saas saas模式 apc 2025-08-12 17:37 5
2025年上半年,金蝶营收31.92亿元,同比增长约11.2%,其中,云服务收入26.73亿元,同比增长约11.9%,云订阅收入16.84亿元,同比增长约22.1%。其中,得益于云订阅业务规模效应和AI带来的效率提升,亏损同比缩窄55.1%为9773.8万元。
2025年上半年,金蝶营收31.92亿元,同比增长约11.2%,其中,云服务收入26.73亿元,同比增长约11.9%,云订阅收入16.84亿元,同比增长约22.1%。其中,得益于云订阅业务规模效应和AI带来的效率提升,亏损同比缩窄55.1%为9773.8万元。
当前,安全运营存在的数据碎片化、分析响应慢、海量告警疲劳、漏洞优先级不清以及处置流程冗长等问题,极易引发安全事故、业务损失及合规风险。因此,应对复杂威胁,亟需构建“协同作战”的多安全智能体体系,通过跨层能力融合,提升灵活性、适应性和扩展性。
该智能体支持语音、文本多模态交互,其语音系统由双方联合研发,覆盖唤醒、识别、理解、播报全链路,应用全双工技术实现随时打断交互,并具备复杂声学环境抗回声能力。系统整合高德导航专用ASR模型、通用大模型ASR及综合理解模型,覆盖导航、本地生活及日常对话场景。
在当今竞争激烈的商业环境中,企业如何实现10倍资源拓展、10倍效率提升及10倍业绩达成?本文将深入探讨数字化转型的核心要素,以及如何准确找到适合的AIAgent场景,助力企业在这个智能化时代实现全方位的突破与发展。
金蝶国际软件集团有限公司(「金蝶国际」、「金蝶」或「公司」;股票代码:268.HK)公布公司及其附属公司(「集团」)8月11日公布截至2025年6月30日止六个月(「报告期」)之经审核简明综合中期业绩。
肖 泳(华中科技大学教授)华中科技大学教授,IMT-2030(6G)推进组网络智能组副组长,入选国家级人才计划青年项目。曾任美国自然科学基金NSF大学与工业联合研究计划资助的BWAC大型研究中心Center Manager。在国际电信联盟ITU-T牵头多项国际
作为全球首个AI原生地图应用,高德地图2025的核心亮点之一,是推出业内首个专精出行生活的智能体“小高老师”,它可基于音频、文本输入等多模态方式,与用户直观交互。
国家知识产权局信息显示,中国电信股份有限公司申请一项名为“干扰规避方法、装置、非易失性存储介质及电子设备”的专利,公开号CN120475538A,申请日期为2025年05月。
同时Grok Imagine视频生成服务更新,新增视频分享功能、修复下载问题并增加静音控制,增强了图片审核机制。
金蝶国际(00268)发布截至2025年6月30日止6个月的中期业绩,该集团取得收入人民币31.92亿元(单位下同),同比增加11.24%;毛利20.95亿元,同比增加15.43%;公司权益持有人应占亏损9773.8万元,同比减少55.14%;每股基本亏损2.
在数据收集方面,研究团队采用了两阶段流程。第一阶段是任务指令构建,结合了语言模型生成和人工筛选。他们首先为每个主题领域手工选择少量种子指令,然后让语言模型基于这些种子生成大量候选任务。人工专家对这些候选任务进行审核,只保留那些语法清晰、语义合理、实际可行的任务