谷歌随OpenAI强势入局,劈柴4天闪电部署Gemini+MCP!
谷歌随OpenAI强势入局,劈柴4天闪电部署Gemini+MCP!3月31日,谷歌CEO劈柴哥抛出一句「To MCP or not to MCP」,引发热议。4天后,Gemini更新API文档,正式宣布接入MCP。至此,OpenAI、谷歌、Anthropic等AI巨头全部投入「Agent协议」MCP的怀抱。
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3月31日,谷歌CEO劈柴哥抛出一句「To MCP or not to MCP」,引发热议。4天后,Gemini更新API文档,正式宣布接入MCP。至此,OpenAI、谷歌、Anthropic等AI巨头全部投入「Agent协议」MCP的怀抱。
2025 年 3 月 11 日,语音生成初创公司 Cartesia 宣布完成 6400 万美元 A 轮融资,距其 2700 万美元种子轮融资仅过去不到 3 个月。本轮融资由 Kleiner Perkins 领投,Lightspeed、Index、A*、Greycroft、Dell Technologies Capital 和 Samsung Ventures 等跟投。
想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。
近年来,大语言模型(LLM)的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化,这一趋势催生了「测试时扩展(test-time scaling)」的研究热潮。
语言是离散的,所以适合用自回归模型来生成;而图像是连续的,所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期,这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
文生图 or 图生文?不必纠结了!
大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。
本文介绍了 FoundationStereo,一种用于立体深度估计的基础模型,旨在实现强大的零样本泛化能力。
在人工智能飞速发展的今天,LLM 的能力令人叹为观止,但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」,无法直接触及实时信息或外部工具。
推荐大模型也可生成式,并且首次在国产昇腾NPU上成功部署!