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不是最强 AI，却最懂用户刚需？在 Sensor Tower 发布的 Q3 应用出海榜单中，我们注意到了一个特别的 AI 应用「Seekee」。它空降下载榜 Top9，是当季度在海外获得最多下载量的出海 AI 应用，而由字节跳动出品、近一段时间炙手可热的「Cici」尽管排名上涨，但仅位列第 13。
前不久我写了一篇百度最新的OCR模型（PaddleOCR-VL）的文章反响还不错。
当AI不再只是解题机器，而能与人类并肩完成严谨的科研证明，这意味着什么？
前段时间，有媒体爆料说 OpenAI 打算推出一个 AI 抖音，没想到隔天，这个「AI 抖音」Sora 就上线了。
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
山姆最近换了个前阿里的高管， 上任之后kuku一顿改，还用了AI图做app的菜品图结果被骂惨了，一开始我是不信的。
人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
同样是语义相似度结合时效性做rerank，指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选？ 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能，让用户搜索雷军的投资版图盘点时，能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
近日，AI歌手Xania Monet凭借一首火爆的单曲登上Billboard电台榜单，成为首位登上该榜的AI艺术家，还签下了价值300万美元的唱片合约。Monet的爆火在音乐行业掀起了轩然大波，格莱美天后SZA怒批其「贬低音乐」。
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。