最快速度让AI写的代码拥有牛逼的设计
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卷不过大厂,AI 创企如何靠“差异”突围?
大模型驱动的 AI 智能体(Agent)架构最近讨论的很激烈,其中一个关键争议点在于: 多智能体到底该不该建?
本文第一作者为韩沛煊,本科毕业于清华大学计算机系,现为伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算与数据科学学院一年级博士生,接受 Jiaxuan You 教授指导。
今天,Gemini 家族迎来了一个新成员:Gemini Robotics On-Device。这是谷歌 DeepMind 首个可以直接部署在机器人上的视觉-语言-动作(VLA)模型,可以帮助机器人更快、更高效地适应新任务和环境,同时无需持续的互联网连接。
你能想象吗?一个在立陶宛车库里诞生的创业项目,仅仅一年时间就做到了 1200 万美元的年收入,服务超过 4 万家付费客户,遍布全球 100 多个国家。更令人震惊的是,它的创始人 Chris Sidlauskas 在创立 Sintra 时才 22 岁,而他的联合创始人 Rokas Judickas 甚至更年轻。
618期间,一款刚推出不到两周的儿童AI硬件登顶了京东婴幼童玩具618累计竞速榜首。同样在榜的,是频繁刷屏的 Haivivi ,以及朱啸虎投的Fuzozo。
如果你有一个想法,你现在不缺程序员了。
MyShell 自从进入 ShellAgent 的框架阶段,由于深度融合了 ComfyUI 生态,图像视频流的 Agent 迎来了井喷式的爆发。上个月据说上新了 150+个,竞争确实有点激烈了。但其实图像视频流的能力并不代表 ShellAgent 所能做的全部可能性,仍然有大量值得探索的场景等待创作者去尝试。
想象为《红楼梦》或《权力的游戏》创造一个AI的世界。书中的角色们变成AI,活在BookWorld当中。每天,他/她们醒来,思考,彼此对话、互动,建立感情和关系。