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浏览「AI资讯文章」频道中的最新内容。

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大模型也需要睡觉!让AI打个盹,醒来更聪明

7×24,AI也吃不消

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Claude Opus 4.8重磅发布:AI新纪元,两大“史上首次”重塑历史

Claude Opus 4.8登场,AI能力再进化,编程、智能体任务断层领先。两大“0%”历史性突破,诚实度与效率并驾齐驱。深入解读Claude Opus 4.8的强大性能与未来展望,了解Claude官网最新动态。

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Claude Code「自愈」升级:告别开发者6大噩梦

Claude Code重磅升级!「自愈」功能领衔,解决闪烁、假死、报错、记忆锁死、连接中断等6大痛点,提升AI编程效率与稳定性。了解Claude官网最新进展。

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AI数学新纪元:00后洪乐潼融资14亿,Axiom Math改写研究范式

AI生成数学论文被接收,Axiom Math创始人洪乐潼融资14亿,揭秘AI在数学证明中的革命性应用,人机协作新模式,探索AI推理的未来。

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AI算力风暴:模型涨价潮下,谁在操控AI的未来?

AI大模型GPT-5.5、Gemini价格飙升,背后是算力供需失衡的“涨价游戏”。深入解读算力瓶颈、需求激增、开源替代,以及AI行业的未来格局。

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智能体协作舱PilotDeck深度实测:从火影跑团看AI如何自主加班 | AINEWS AI资讯

深入解析PilotDeck智能体协作舱,探讨AI如何从对话响应器进化为项目协作者。通过火影TRPG跑团案例,展示白盒化记忆、智能路由及Always-on自主执行功能。关注AI门户与AGI最新进展,获取前沿大模型与Prompt技巧,尽在AI资讯。

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复制这套神仙配置,让Claude Code全自动修Bug...

Claude写代码,测试报错,你解释哪里出问题,它修好了,又把别的地方搞坏

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讯飞 AI 眼镜:40克轻盈,重塑AI工作流新纪元

讯飞首款AI眼镜深度解读,40克轻盈设计,突破性多模态降噪与端到端翻译,重塑AI工作流,AI眼镜下半场新标杆。AI,AI资讯,AI新闻

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AI编程工具Devin母公司Cognition AI 完...

Devin 证明,独立 Vibe Coding 平台依然有机会

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美年健康AI医疗版图全解析:联手华为阿里,AI创收暴增71% | AINEWS

美年健康,AI医疗,人工智能,健康管理,华为云,阿里健康,AI机器人,万亿级风口,AI资讯,AIGC,医疗大模型,数字化转型,AI变现,AI日报,AGI,大模型,LLM

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蚂蚁Willit AI眼镜:千元级智能穿戴,开启AI交互新入口

蚂蚁集团首款AI眼镜Willit已在淘宝发售,售价899元,集拍照、翻译、AI对话等功能,预示AI硬件入口变革,探索AI时代新交互方式。

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AI双雄争霸:OpenAI与Anthropic的ASI决战深度解析

OpenAI与Anthropic的AI ASI终极对决进入白热化。解析两大巨头的算力、生态、人才及营收策略,谁将引领AI新纪元?

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Qwen3.7 Max 霸榜!实测 DeepSeek、Claude、GPT 五大旗舰 AI 编程能力,谁才是真正的 Coding 之王?

深度评测 Qwen3.7 Max 在编程领域的实战表现,对比 Claude Opus 4.7、GPT-5.5 等顶级模型。涵盖物理模拟、游戏开发、网页设计等多个维度,解析国产大模型在 AI 编程赛道的崛起与实战技巧。

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让Codex无限进步!Agent版X来了~

你好,我是袋鼠帝

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字节All in AI:700亿巨资背后,中国科技巨头的AI野心有多大?

字节跳动AI基建投入或超700亿美元,远超阿里腾讯总和。深度解读字节All in AI战略,分析其逻辑、优势及对中国科技格局的影响。AI资讯,AI新闻,大模型,人工智能,科技巨头

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GPT-5.5反杀Claude登顶,AI编码旧榜不准了?

一个号称「零污染」的新基准 DeepSWE,用113道原创题撕开了旧编程榜单的遮羞布

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8.99万的人形机器人来了!中国版Figure发力,价格...

8.99万元操作天花板,6月发货,具身智能的「苹果时刻」!中国版Figure,星尘智能自研「AI模型-具身OS-绳驱本体」三位一体架构,用击穿底线的定价,推动Physical AI落地

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实测AI购物:推荐不精准、价格不符、跨平台壁垒

迈入今年618大促周期,各大电商平台纷纷加码AI购物,智能选购成为各家角逐的新焦点

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Baseten融资10亿登顶110亿估值:AI推理服务商的爆发式增长与未来挑战

AI推理服务商Baseten拟融资10亿美元,估值达110亿美元,年化营收飙升20倍。深度解析其增长引擎、市场地位及未来AI基础设施的机遇与挑战。

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这家创业公司发现了大模型的一个根本性缺陷

你有没有想过,我们每天用的 AI 大模型,可能在某些词汇上天生就有缺陷?不是因为训练数据不够,不是因为算力不足,而是因为语言本身的规律——那些用得少的词,模型就是学不好

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