「帷幄」获 6000 万美元融资以全球扩展其企业级 AI 产品套件
「帷幄」获 6000 万美元融资以全球扩展其企业级 AI 产品套件全球总部位于新加坡的企业级人工智能公司「帷幄」宣布连续完成 C1 轮和 C2 轮融资，总计募集超 6000 万美元。
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5832 点击 2025-05-20 17:04
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全球总部位于新加坡的企业级人工智能公司「帷幄」宣布连续完成 C1 轮和 C2 轮融资，总计募集超 6000 万美元。
今天橘子的新产品可以一分钟将任何内容变成播客的 ListenHub发布了，照例想用提示词为他做一张长图。
Sixfold平台以生成式AI直击保险行业审核效率、风险评估、成本控制、客户个性化定制四大痛点，面向保险公司、管理总代理和再保险公司提供B2B风险分析解决方案，覆盖人寿、残疾、财产与意外伤害等多险种，致力于提升承保人处理日常工作的效率，解决保险承保过程中准确性不足的问题，并增强保险公司、保险经纪人以及再保险公司的工作透明度。
有多久没喝雪碧了，记不清了。
AI检测漏洞催生荒诞产业链
各位有没有发现，最近大家对大模型已经有些看麻了？反正我是看到相关话题的文章流量、社交平台上的热度，对模型的关注度明显有点降下来了。 比如最近 Qwen3、Gemini2.5、GPT-4.1 和 Grok-3 等这么密集的有明显新进展的优秀模型发布，要是放到 2 年前，铁定是个炸裂的一个月。
英伟达CEO黄仁勋，在Computex 2025演讲中官宣：中国台湾，将建起首台世界级的巨型AI超算，以及全新的英伟达办公室！此外，最强AI芯片GB300、个人超算DGX Station、NVLink Fusion等，也都是此次推出的最新亮点。
大家好，我是袋鼠帝前几天收到一个客朋友的咨询：“有没有什么爬虫软件推荐？”
非专业用户也能"用嘴编程"。
在最新的媒体采访中，GitHub CEO托马斯·多姆克正面battle最近甚嚣尘上的“编程无用论”。 在他的构想中，2025年是属于编程智能体的一年，但未来仍然属于全体人类程序员。
仅需5000美元就能实现人形机器人3D打印？UC伯克利这次又又又整新活了！注意看，画面中这个正在认真写名字的小家伙，就是来自UC伯克利的最新作品——人形机器人Berkeley Humanoid Lite （BHL）。
就在昨天，纳德拉带着50多个新产品和服务，震撼亮相微软Build大会。他喊出宣言：我们已进入AI智能体时代！现场连线的大佬奥特曼、黄仁勋和马斯克，让气氛推向顶峰。现在，Agent已全面渗透，编程、科研都将彻底颠覆。
检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。
硬氪获悉，近日，武汉派呦科技有限公司（以下简称「派呦科技」）完成奇绩创坛数百万元人民币天使轮融资。本轮融资资金将主要用于硬件量产交付、技术研发及开拓全球营销渠道。
国产空间计算机已实现量产，618期间正式开售！
在基本物理任务上，前沿AI模型仍会失败！ML研究院的测试案例显示白领将被Ai替代，而制造业等蓝领工作不受影响。未来已来，只是分布得不均匀。
要问最近哪个模型最火，混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）绝对是榜上提名的那一个。
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置，哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向？」
至今没有中文版
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。
2025 年 5 月，美国加州大学河滨分校 (UC Riverside) 与宾夕法尼亚州立大学 (Penn State University) 联合团队在机器人领域顶级会议 ICRA 2025 上发布最新研究成果 LaMMA-P。
就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
微软Build 2025全面转向AI Agent，整合OpenAI及xAI模型
太震撼了，有开发者代码实证后发现，谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破，被证明为真！Claude辅助下，他成功证明，它果然仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来，可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。
拷打AI的难度还在升级？这不，图像推理又出现了新难题。
在今年，DeepSeek R1火了之后。
如果说AI技术在影视行业的价值，一度被视为“创作辅助”与“降本提效”，那么刚刚收官的仙侠剧《落花时节又逢君》，或许提供了另一种想象路径，困扰行业已久的“积压剧”是否有了重获新生的解决方案？
闺蜜机掀起家庭AI新战场，大厂全都来了
周末和一位在字节做视频 Agent 的 PM 聊天，想到了一个好问题。
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
