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2024年技术卓越奖获奖榜单
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阿里云

开源AI已展现出不可阻挡的发展之势,以DeepSeek代表的企业在全球竞争中的脱颖而出,正标志着技术创新正经历一场深刻的变革。在这股浪潮面前,无人能够独占其利,无人能够强行阻挡其前进的步伐,更无人能够对其实现绝对控制。

混元3D AI创作引擎全面更新至v2.5模型底座,同时免费生成额度翻倍,提升至每天20次。混元3D生成API也已正式上线腾讯云,面向企业和开发者开放。

英特尔凌动® x7000系列凭借其架构创新、实时性保障和生态协同能力,正在重塑边缘计算的产业格局。从工厂车间到城市交通,从能源管理到医疗健康,其在关键领域的应用正在推动行业智能化转型。随着边缘计算与云、AI、5G 的深度融合,英特尔凌动® x7000系列将成为构建智能世界的重要算力基石。

  
英特尔凌动® x7000系列处理器:重构边缘计算的算力基石

在当今科技飞速发展的时代,物联网、人工智能、大数据等新兴技术正深刻改变着各行各业的发展格局。在这一浪潮中,企业间的强强联合成为推动技术创新与产业升级的关键力量。深圳市鼎盛智能技术有限公司与英特尔达成深度合作,双方将凭借各自在技术、资源和市场等方面的优势,共同探索智能领域的无限可能,为全球客户带来更卓越的产品与解决方案。

  
鼎盛智能与英特尔强强联合,开启智能科技新时代

在当今数字化时代,教育行业正经历着一场深刻的变革。随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的企业开始将目光投向教育领域,探索如何通过科技赋能教育,提升教学质量和效率。蓝鸽教育与英特尔的合作,正是这一趋势下的重要成果。

  
蓝鸽教育携手英特尔,共绘智慧教育新蓝图

开源AI已展现出不可阻挡的发展之势,以DeepSeek代表的企业在全球竞争中的脱颖而出,正标志着技术创新正经历一场深刻的变革。在这股浪潮面前,无人能够独占其利,无人能够强行阻挡其前进的步伐,更无人能够对其实现绝对控制。

  
DeepSeek崛起背后的深层思考:开源AI变革呈星火燎原之势

数据处理是数据架构现代化体系中的关键能力。尤其在数据大爆炸的今天,不仅数据量越来越大、数据类型越来越复杂,更要求数据能够实时或者近实时处理。因此,如何有效处理数据,是数据价值释放的“必修课”。

  
平替Pandas,主流数据处理库优劣势比较

混元3D AI创作引擎全面更新至v2.5模型底座,同时免费生成额度翻倍,提升至每天20次。混元3D生成API也已正式上线腾讯云,面向企业和开发者开放。

  
腾讯混元 3D 生成再升级:建模精细度大幅提升,3D生成迈入超高清时代

行业领先的生物医药科技公司英矽智能利用亚马逊云科技,构建生成式人工智能赋能的药物研发平台Pharma.AI,进行智能化靶点识别、分子设计和临床试验结果预测,以更高效、更精准的方式推动新药研发进程。

  
英矽智能基于亚马逊云科技构建人工智能药物研发平台

今日凌晨1点,OpenAI迎来重磅发布时刻,GPT-4.1系列模型正式登场。此次,OpenAI以GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano多模型矩阵实现性能提升,尤其在编码、指令遵循和长上下文方面有着重大改进。

  
OpenAI进入GPT-4.1时刻,多模型矩阵“剑指”软件工程未来

近日,OpenAI 官网发布最新消息称,公司将在未来服务升级过程中,强化企业身份验证流程,以确保大模型在安全范围内使用。

  
使用AI 模型需先“验明正身”,OpenAI新规直指“套壳”

大模型爆火,多Agent时代来临,不仅带来了AI应用选择的多样性,也让开发变得更复杂。有没有一种方法,进一步降低AI开发的门槛,让LLM与外部数据源和所有工具无缝集成?MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)协议的诞生,可以说是恰逢其时。

  
降低Agent开发的复杂性,阿里云全面拥抱MCP生态

阿里云无影正式发布国内首个支持MCP协议的云电脑服务:AgentBay,开发者通过无影AgentBay即可在云端一键生成专属Agent运行环境,动态调用云上算力、存储及工具链资源,大大突破了Agent在本地设备上的算力限制。

  
Agent开发能“拎包入住”了 无影推出首个云电脑MCP服务AgentBay

以日常生活应用场景为例,用户不需要繁杂的资源部署和运维工作,且无需编写代码让大模型调用和接管工具,直接在百炼平台上选择通义千问大模型和高德MCP服务,即可快速搭建一个具备城市旅游美食规划的Agent应用。

  
阿里云上线业界首个全生命周期MCP服务,几分钟即可搭建专属AI应用

近一年多来,通义大模型技术加速迭代,在to B和to C赛道都取得了一些进展,在消费端表现为用户体验的优化,在产业侧表现为生产力的极大提升。长远看,AI最大的价值是推动各行各业的生产力变革。

  
阿里云刘伟光:AI正在推动各行各业的生产力变革

在生成式AI浪潮中,到底是走大语言模型(LLM)路线,还是走小模型(SLM)路线,曾是一场博弈。之后,两股力量达成和解,不管是LLM,还是SLM,规模问题不是影响性能、成本与实际应用的唯一指标。不管是多大尺寸的模型,他们均有各自的使用场景,只有相互结合,才能从最终效益角度发挥最大价值。生成式AI应用程序的发展始终紧密围绕大型语言模型(LLM)展开。自ChatGPT惊艳亮相以来,LLM便成为生成式人工智能领域的核心焦点,吸引了数十亿美元的资金投入,创新成果层出不穷。

  
LLM VS SLM:破解大小模型的规模法则

DeepSeek、Manus等大模型和Agent的爆火,不仅让用户的模型选择变得更加丰富,也带动了基于模型的工具和应用开发平台的快速崛起,Dify.AI就是基于大模型生态成长起来的可以满足AI原生开发需求的“集大成者”。

  
简化AI开发,Dify.AI带来生产级大模型应用平台新范式