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AI领域资深专家
摩根大通指出CPO(共封装光学)产业链接近爆发临界点,2025年下半年即将量产。市场此前对“颠覆”的恐慌被过度放大了。现有光学供应商如Coherent和Lumentum依然在其中扮演着不可或缺的角色,摩根大通对于两者目标股价均定至100美元。在经历了长达半年的产业阴云后,光学组件行业的投资者似乎终于可以松一口气。据追风交易台消息,6月12日摩根大通连发两篇研报,指出CPO(共封装光学)产业链
Lovart全球首发,让创意效率飙升300%©作者|Monalisa来源|神州问学2025年被称为AI Agent爆发元年,Manus、Genspark等等 Agent 产品都是爆火,关于 AI Agent的讨论一浪高过一浪。但当我们审视当前市场主流产品时,发现两个普遍现象:1.通用型智能体虽具备广阔想象空间,但因底层大模型技术限制,普遍存在"演示效果令人惊艳,实际应用却面临落地难题"
喜欢就关注我哦~我在参加多个创业型和AI技术分享活动时,经常听到公司员工提到:"我们也想用AI做点什么。"仿佛一夜之间,所有企业都开始拥抱AI。然而,这一波AI浪潮与当年的区块链热潮有所不同——这次,转型的节奏更快,准备的时间更少。对于许多传统企业或中小型互联网公司来说,AI转型更像是一场被动应对的“战役”。一、花钱上AI Agent前,请先回答这三个关键问题1. 我们的问题,真的是技术问题吗
LLIA是什么LLIA(Low-Latency Interactive Avatars)是美团公司推出的基于扩散模型的实时音频驱动肖像视频生成框架。框架基于音频输入驱动虚拟形象的生成,支持实现低延迟、高保真度的实时交互。LLIA用可变长度视频生成技术,减少初始视频生成的延迟,结合一致性模型训练策略和模型量化技术,显著提升推理速度。LLIA支持用类别标签控制虚拟形象的状态(如说话、倾听、空闲)及
从技术架构的角度看,我认为这一次的 AI 浪潮将深刻影响整个软件生态。DSS 系统的设计是以人作为最终消费者的决策支持逻辑为中心,然而,随着 Agentic AI 时代来临,最终的“消费者”更可能是 Agent,对数据仓库和复杂 ETL 链路将被重新设计,甚至消失。传统数据仓库偏重结构与查询模式,会被 Agentic Data Stack 架构强调语义与响应模式取代。本文作者的原标题为《 传统数
作者 | 丁卯 范亮编辑 | 郑怀舟5月中旬,A股AI板块的强劲涨势戛然而止,市场情绪骤然转向。从背后原因看,直接导火索是腾讯、阿里两大头部云厂商2025年一季财报中披露的AI相关资本开支数据——不仅显著低于市场此前的乐观预期,甚至出现了环比收缩的迹象。这一“预期差”迅速引发投资者对行业景气度可持续性的担忧,带动板块遭遇集体回调。与去年单纯跟随“英伟达链”的逻辑不同,今年A股市场已将“A
谁来定义偶像的“亲密权”?6月初,一款主打偶像AI聊天的应用Almigo掀起争议漩涡。该应用由中型娱乐公司RBW与AI技术公司KLLEON联合推出,提供与旗下艺人包括Solar(MAMAMOO)、许龄智(KARA)、效定(OH MY GIRL)等在内的“AI分身”互动功能,却因被质疑存在疑似擦边功能,被全网声讨。AI合成语音、复刻形象、拟人对话,本是看似顺理成章的技术拓展。而从“陪伴”到“
构建无所不能、无需人类、完全自主行动的 AI agent,是当前大模型行业的热门研究方向。主流观点认为,更高的自主性代表了更好的系统——减少人类介入本身就具有内在价值,而完全的独立性则应成为最终目标。然而,华人学者 Philip S. Yu(伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授、ACM Fellow、IEEE Fellow)、李东远(东京大学助理教授)团队却有着不一样的看法:应当将进步的评判标
你还记得那些曾经刷屏的AI应用吗? 从被寄予厚望的“中国版ChatGPT”文心一言,到“吊打海马体”的妙鸭相机,从凭借长文本能力刷屏的Kimi,到魔性传播的“兵马俑跳科目三”“hello Kitty炸办公室”,自从我们迈入大模型时代,每隔一段时间,就有那么一两个惊艳的AI应用出圈,一会让人焦虑丢失工作,一会又变成不得不学的搞钱秘技。 AI是一个自带流量的话题,而面向普通人的AI应用,是这两年
AMD在Advancing AI大会发布了3nm工艺的MI355X以1850亿晶体管、288GB HBM3e显存实现最高2.2倍于英伟达B200的推理性能;明年推出的MI400系列更将搭载423GB HBM4显存。就在昨天,AMD Advancing AI大会上,AMD董事长兼首席执行官苏资丰一口气推出了其史上最强的AI新品组合!这些新产品有:AMD Instinct MI350系列AI