4秒出百万面!突破千万面精度+12K高清贴图,手握数亿的3D生成公司下一局怎么打?
4秒出百万面!突破千万面精度+12K高清贴图,手握数亿的3D生成公司下一局怎么打?今年2月,英伟达公开了一条内部AI工作流。
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今年2月,英伟达公开了一条内部AI工作流。
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时,一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题:AI 能不能像人一样,持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习?
AI Agent 正在重塑软件开发。写代码、修 bug,它的能力肉眼可见地往上涨。但软件开发,从来不止 "写代码" 这一件事。装环境、配依赖、部署服务、编排容器、管理云资源、处理安全策略,这些 "让软件活起来" 的脏活累活,才是真实开发的大头。而它们,几乎都发生在同一个地方:终端。
刚刚,Anthropic重磅产品曝光了:永久在线智能体Conway来袭,AI开始主动打工,告别对话框!同时,GPT-5.6也在悄悄内测了。巨头激战,谁将颠覆你的工作流?
为什么推开源工具?在vibecoder到高级程序员都懂的原因,你能自己魔改成自家用的黑科技有什么不好?而且还不用订阅不花钱。为此,我们搞了这个游戏开发者的实用选型指南。每一个工具,都会告诉你:它适合做什么、不适合做什么、以及如何与AI工作流结合。
终端党狂喜!Anthropic甩出Claude Code重磅更新:工作成果一键化身实时交互网页。无需部署、隐私安全,不管是PR演示还是数据可视化,都能从终端长出。速来解锁,让你的代码工作流直接起飞!
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技,最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同,它选择从另一个方向切入:让 AI 主动学习用户的工作流程。
AI Agent 正在从 "单兵作战" 走向 "团队协作"—— 让多个 Agent 分工配合,去完成单个 Agent 难以独立扛下来的复杂任务,也是近期最受关注的方向之一。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势,但是其架构本质上易出现错误传播,因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延,影响最终结果。
Liquid AI 近期推出的 LocalCowork,正是直面这一矛盾的产物:单台笔记本,无需云端 API,数据绝不离机。凭借 67 个本地工具、13 个 MCP Servers,配合最新发布的 LFM2.5-8B-A1B 模型,它通过本地调用工具、解释结果以及可审计的工作流,解决了上述难题。