
首个Data Agent基准测试来了!2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽
首个Data Agent基准测试来了!2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽数据智能体到底好不好用?测评一下就知道了!
数据智能体到底好不好用?测评一下就知道了!
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2025 年上半年,日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征,用户规模不大,但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示,日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%,只有中国(81.2%)的三分之一,也远低于美国(68.8%)和德国(59.2%)。
故事是这样的,两周前,Anthropic 上周发布一个公告:他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户,正在以一种不可思议的速度,7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到:”有一位用户,在每月200美元的套餐中,消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到,Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
OpenAI最近向股东们做了汇报,豪言将在未来五年烧1150亿美元,主要用于将自建的数据中心。与此同时,OpenAI也预测2030年营收将达到2000亿美元。OpenAI的信心因何如此充足?
AI 数据行业,总有新人出头。
过去几年,大语言模型(LLM)的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习(Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT):输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型,但局限也日益明显:缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
自2014 年提出以来,Adam 及其改进版 AdamW 长期占据开放权重语言模型预训练的主导地位,帮助模型在海量数据下保持稳定并实现较快收敛。
近日,备受关注的德里亚·巴茨(Andrea Bartz)等诉Anthropic公司的集体诉讼案以一项高达15亿美元的和解协议暂告段落。该案自立案之初便牵动科技界与版权界神经,其最终处理结果及创纪录的和解金额,在AI行业内引发强烈震动。
在多模态大模型的基座上,视觉 - 语言 - 动作(Visual-Language-Action, VLA)模型使用大量机器人操作数据进行预训练,有望实现通用的具身操作能力。