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Salesforce AI Research发布多项创新，旨在解决企业AI系统在强大智能与稳定执行力之间的差距，即“锯齿状智能”。核心目标是构建更智能、可信、适用于企业应用的AI代理，并向“企业通用智能”（EGI）迈进。研究重点在于量化和解决AI性能不一致性，推出了SIMPLE数据集作为公开基准。更重要的是，Salesforce推出了CRMArena，一个模拟真实CRM场景的基准测试框架，用于全面评估AI代理在服务、分析和管理等角色中的表现。早期测试显示，现有领先AI座席在函数调用成功率方面仍有提升空间。在模型
人工智能领域知名的公共基准测试平台LMArena近日遭遇信任危机。一项新的研究指出，该平台的排名系统存在偏袒OpenAI、谷歌和Meta等大型供应商的结构性问题，其不透明的流程和头部企业的固有优势可能导致排名失真。然而，LMArena运营团队已公开否认这些指控。LMArena通过向用户展示不同大型语言模型（LLM）的回复对比，并由用户投票选出更优者，最终形成广泛被行业引用的模型性能排行榜。企业常借此展示自身模型的优越性。但由Cohere Labs、普林斯顿大学和麻省理工学院的研究人员联合进
在数字中国建设峰会期间，蚂蚁数科正式推出了智能体开发平台 Agentar。该平台旨在为金融机构提供一站式、全栈的智能体开发工具，帮助它们高效地打造具备自主决策能力、可信赖的金融智能体应用。此次发布标志着 AI 技术从 “辅助工具” 转变为推动金融服务变革和效率提升的 “生产力引擎”。随着生成式 AI 的迅猛发展，行业大模型及智能体应用正在不断改变金融服务的面貌。然而，由于大模型训练的高成本，以及金融行业对数据安全性和合规性的严格要求，当前大模型技术在金融领
咱们天天聊 AI 多牛逼，能写诗、能画画、还能跟你唠嗑到天亮。但你有没有想过，当 AI 看视频的时候，它真的“看懂”了吗?你可能会说:“当然了，都能识别猫猫狗狗、人山人海了!”打住!识别物体是一回事，但理解视频的 “灵魂” —— 也就是 摄像机是怎么动的 —— 那又是另一回事了!想象一下，你看希区柯克的电影，那经典的“滑动变焦”（dolly zoom）带来的眩晕感;或者《侏罗纪公园》里，镜头缓缓抬起(tilt up)又平移(pan right)，第一次看到恐龙时的那种敬畏感;甚至是你看爱豆 vlog 时，
Luma AI 宣布其旗舰视频生成模型 Ray2的 Camera Concepts API 正式上线，为开发者提供了前所未有的电影级镜头控制能力。结合此前推出的 Camera Motion Concepts 和 Camera Angle Concepts，这一 API 的发布标志着 AI 视频生成技术在创意控制和生产效率上的重大突破。Camera Concepts API:赋予开发者电影级创意控制Luma Ray2的 Camera Concepts API 允许开发者通过简单的 API 调用，精准控制 AI 生成视频中的镜头运动和角度。该 API 整合了 Ray2的 Camera Motion Concepts（包括平移、轨道、起重机镜头等20余种运动模式）和 Camera Angle
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的 AI 工具开始融入用户的日常工作与生活中。近期，一款名为 Simular 的本地 AI 智能助手引起了广泛关注。这款专为 macOS 设计的 AI 工具以其独特的安全性、本地化处理和人机协作功能，为 Mac 用户带来了全新的生产力体验。创新的人机协作体验Simular 被定位为“全球首个人机协作的本地 AI 浏览器智能体”，其最大亮点在于允许用户与 AI 同时操作电脑，互不干扰。Simular 能够理解屏幕上的内容，并自主执行点击、填表等操作，同时用户可以随时介入，
近期，网络安全公司 CrowdStrike 推出了一系列新功能，旨在通过人工智能技术提升安全运营中心的效率。新推出的 Charlotte AI 系统，结合了智能自动化和专业的网络安全知识，加速了检测和响应的速度。CrowdStrike 宣布，Charlotte AI 现在具备了 Agentic Response 和 Agentic Workflows 两个新功能。这些新工具与之前的 Agentic Detection Triage 相结合，使得 AI 不仅能够简单响应，还能够进行自主推理和行动，利用内部和外部数据进行更深入的分析。支撑这些新功能的是 CrowdStrike 的 AI 原生 Falcon 平台，该平台被称
4月29日，在数字中国建设峰会期间，蚂蚁数科正式对外发布智能体开发平台Agentar，为金融机构提供一站式、全栈的智能体开发工具，助力金融机构高效打造能够自主决策、可信可靠的金融智能体应用，加速AI技术从“辅助工具”真正成为驱动体验变革、效率跃升的“生产力引擎”。随着生成式AI的快速发展，行业大模型及智能体应用正在重塑金融服务。然而，大模型训练成本高昂难以在普惠场景中规模化复制;金融行业数据的高敏感性与安全合规要求;以及金融核心场景数据样本量较小、通用
近日，一款名为 Simular 的创新 AI 智能助手正式登陆 macOS 平台。这款由前 DeepMind 研究员创立的本地化 AI 浏览器智能体，以其独特的人机协作模式和对用户隐私的高度重视，迅速引发了科技界的广泛关注。本地运行，隐私至上与传统的云端 AI 助手不同，Simular 的核心特色在于其完全本地化的运行模式。所有数据处理均在用户的 Mac 设备上完成，无需将敏感信息上传至云端服务器。这种设计不仅显著提升了数据隐私保护，还大幅降低了因网络延迟导致的响应时间。据官方介绍，Simular 采用沙盒
Simular AI正式亮相macOS，成为首个运行于用户本地设备的AI浏览器智能体，强调人机协作与本地化处理。据AIbase了解，Simular通过理解屏幕内容、自动化网页操作与无缝协同功能，支持用户高效完成购物、研究与行政任务。社交平台上的热烈讨论凸显其创新性，相关细节已通过Simular官网（simular.ai）与Hugging Face公开。核心功能:本地化AI与协作式操作Simular AI以本地运行与人机协同为核心，为Mac用户提供了高效、安全的智能助手体验。AIbase梳理了其主要亮点: 本地化处理:完全在Mac上运行，无需将数