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GMI Cloud@AI週報 | Cursor 2.0發佈自研模型Composer;小鵬發佈新一代人形機器人 IRON

Giants:OpenAI 與與亞馬遜雲科技達成 380 億美元戰略合作;AI 算力競賽進入太空 OpenAI 與亞馬遜雲科技達成 380 億美元戰略合作 本週,OpenAI 與亞馬遜 AWS 簽署了一項價值 380 億美元的多年期算力協議。根據協議,OpenAI 將獲得 AWS 大量先進 GPU 的使用權,以支持其模型研發。此舉標誌着 OpenAI 正式採用多雲戰略,打破了與微軟 Azure 的

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企業AI智能體落地破局:5大行動建議,助管理層實現智能體從“用起來”到“價值永續”

在企業數字化轉型的賽道上,智能體(AI/RPA等智能應用)是公認的效率引擎與增長利器。但對於企業管理層而言,“如何讓智能體真正落地生效?如何避免淪為短期工具、實現長期價值放大?”這些問題始終縈繞心頭。容智信息基於數百個企業智能化項目的實戰沉澱,提煉出五大行動建議,為管理層繪製出從“智能體落地”到“價值持續深耕”的清晰路線圖。 許多企業管理層對智能體落地的最大顧慮,是“投入大

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量化智能體價值:一套指標體系,讓企業高管精準掌控AI運營的效率與質量躍遷

在企業數字化轉型的浪潮中,智能體(AI/RPA智能應用)的上線絕非終點,而是價值兑現的新起點。對於企業CEO、技術總監而言,如何量化智能體給運營效率、質量乃至業務增長帶來的真實變化?如何判斷智能體是否“物有所值”,甚至在不達預期時推動優化迭代?容智信息的“智能體指標追蹤表”,構建了一套穿透運營全維度的指標體系,為企業高層提供決策級的價值洞察。 許多企業在智能體上線後,僅以“

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@huidadebianpao

七牛靈矽 AI 正式發佈:把“對話”裝進每一台智能硬件

8 月 15 日,七牛雲正式發佈靈矽 AI ——為新一代智能硬件而生的語音交互新範式,讓智能硬件不僅會“説話”,更能聽懂情緒、自然交流。這不僅是語音交互技術從“能用”到“好用”的升級,更是語音交互從“功能附加”躍升為“核心必備競爭力”的開始。 據 Canalys 預測,2025 年全球個人智能音頻設備出貨量將突破 5.33 億台。然而,儘管市場高速增長,但大多數語音交互體驗產品依然普遍存在延遲高、

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@pannideniupai

推薦哪些智能巡檢機器人案例用於電解鋁項目?

隨着工業智能化進程的加速,智能巡檢機器人正逐漸成為電力、交通、化工等領域的核心工具。這類機器人通過集成多源傳感器、計算機視覺、人工智能算法及自主導航技術,實現了對複雜工業環境的全天候監測與高效管理,顯著提升了安全性和運維效率。 在互聯網行業中,智能巡檢機器人已取得突破性應用。例如,由廣域銘島賦能打造的廣西來賓廣投銀海鋁業電解鋁節能降耗及智能化提升項目取得突破性進展。在廣域銘島工業AI技術深度賦能下

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昵稱 雨大王

@huggingface

LeRobot v0.4.0 正式發佈:全面提升開源機器人的學習能力

我們非常高興地宣佈,LeRobot 迎來一系列重大升級,讓開源的機器人學習比以往更強大、更可擴展、也更易用!從重構的數據集到靈活的編輯工具、新的仿真環境,以及面向硬件的全新插件系統,LeRobot 正在持續演進,以滿足前沿具身智能 (Embodied AI) 不斷髮展的需求。 簡要總結 LeRobot v0.4.0 為開源機器人領域帶來重要升級:引入可擴展的 Datasets v3.0、強大的新

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@zhuifengdekaomianbao

機器人運動大腦迎來數字沙盒技術革命

摘要:隨着機器人應用場景的複雜化,其"運動大腦"—運動規劃與控制系統面臨實時性、安全性等多重挑戰。本文將探討如何通過數字沙盒(即高性能數字孿生環境)這一創新範式,為機器人運動算法的快速迭代與驗證提供支撐,並結合凡拓數創在智能製造領域的真實案例,分析其技術實現原理與產業價值。 關鍵詞:機器人運動規劃、數字沙盒、算法加速、數字孿生、並行計算 一、運動規劃的實時性挑戰與數字沙盒的提出 機器人要在動

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昵稱 張老師講數字孿生

@infodator

智能體最佳實踐的方法論(五):擴展規劃

當您的企業在某個業務場景中,藉由智能體實現了效率的跨越式提升——比如財務自動化讓人力成本直降30%,智能客服讓客户滿意度飆升25%……您是否會思考:如何讓這“單點的光芒”照亮全業務版圖?如何讓智能體從“部門級工具”進化為“企業級智能基建”?這正是智能體擴展規劃的核心價值——它是企業智能轉型從“試水”到“深耕”的關鍵橋樑,是讓智能體價值從“短期紅利”升級為“長期生態優勢”的操盤密碼。接下來,

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@old_it

DGX Spark 上部署 Isaac Sim 全流程

上期介紹了在 DGX Spark 上部署 AI 助手,本期我們將講解如何在該平台部署 Isaac Sim。開發者不僅可以在桌面端開展機器人開發,還能將項目攜帶至邊緣端場景,進行實地測試與調試。 安裝 Isaac Sim 1.下載鏈接:https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/installatio... 點擊Linux (aarch64)

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@chaoshenjinghyperai

黃仁勳最新演講:10億美元投資諾基亞,Rubin明年量產,AI工廠推進落地……

美國東部時間 10 月 28 日下午 12:00,英偉達 CEO 黃仁勳在華盛頓舉行的 GTC 大會上發表主題演講。這是繼今年 3 月聖何塞主會後的又一場區域性 GTC,地點首次來到美國政治中心華盛頓, 會議包含 70 多場,涵蓋 Agentic AI、機器人技術、量子計算和 AI 原生電信(AI-native telecom networks)等議題,一度被外界視為英偉達從「AI 領域引領者」向

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昵稱 超神經HyperAI

@nizi_60e514d097c9a

MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒(10.17-10.24)

本週AI領域動態頻出,百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型,提升文檔解析與多模態能力;騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型,推動3D內容生成;Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具,聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗;華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈,推動AI向終端與實體場景加速落地,一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧! AI 大模型 百

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@infodator

智能體最佳實踐方法論(三):集成

在“評估-實施-集成-監控”的智能體最佳實踐方法論中,“集成”階段屬於最佳實踐方法論的第三步,是承上啓下的關鍵一躍——它將實施階段的智能體從“單點工具”升級為“融入企業業務生態的有機組件”,是智能體從“能運行”到“能創造持續價值”的核心保障。對企業而言,集成的質量直接決定了智能體能否真正嵌入業務流程、與現有系統協同作戰,進而實現降本增效的規模化價值。 數據是智能體的“養分”

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@infodator

智能體最佳實踐的方法論(二):實施

當企業智能體建設進入「第二階段實施環節」,如何將“規劃藍圖”轉化為“業務實效”成為核心命題。這一階段的成敗,直接決定智能體是“淪為技術試驗品”還是“成為業務增長極”。對於技術決策者和企業領導層而言,把握實施階段的四個關鍵步驟,並選對“業務能深度參與”的工具,是破局的關鍵。 智能體實施,是從“概念設計”到“價值交付”的實戰環節,可拆解為四個環環相扣的步驟,每一步都直指“落地效率

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@candy_68fb0dfb0afd0

讓機器學習更簡單的 8 個 Python 庫

Machine Learning 再也不神秘了。 你已經熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——現在別再重複造輪子,來看看我在需要更快的實驗、更安全的 models,或在招聘經理眼裏像魔法一樣的 features 時真正會用的 8 個庫。它們不是人人都在列的“trendy”清單——而是優雅地解決了我在 production 和 research 中遇到的