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在现代快节奏的生活中，学习的方式正在发生革命性的变化。5月2日，百度网盘联合百度文库推出了一款名为 “AI 笔记” 的新功能，旨在提升用户在视频学习时的效率，宣称可使学习效率提升达10倍。这个功能的推出，完美解决了用户在学习过程中频繁切换平台的繁琐操作。过去，用户在观看学习视频时，往往需要不断地暂停、截屏、记录笔记、插图以及批注。这一系列的操作不仅耗时耗力，还容易导致学习的断层和效率低下。为了应对这一挑战，百度网盘的 “AI 笔记” 功能提供了全自
在开源大模型的竞争中，阿里巴巴推出了其最新的多模态模型 Qwen2.5-Omni-3B。这款模型的显著特点是显存使用减少了50%，在同等处理能力下，更加适合普通消费者的 GPU 设备。这一创新标志着阿里在多模态人工智能领域的进一步突破。Qwen2.5-Omni 是一款端到端的多模态模型，能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种信息类型。得益于其独特的 “Thinker-Talker” 架构，模型能够在实时互动中灵活运用多种输入，生成相应的文本和自然语音回应。这种设计使得用户在与系统的互动中，能够获得
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、国内首个多模态AI程序员正式上岗 文心快码Coding智能体Zulu正式发布在2025年4月25日的百度Create AI开发者大会上，百度推出了文心快码3.5版本及其多模态AI程序员文心快码Comate Zulu智能体，标志着AI编程工具的新纪元。Zulu智能体通过高效的多模态交互，能够自动生成代码并支持多种开发环境，极大
百度Create AI开发者大会在北京隆重举行。在这场备受瞩目的科技盛会中，百度正式发布了文心快码3.5版本以及国内首个多模态AI程序员——文心快码Comate Zulu智能体，标志着AI编程工具进入了一个全新的发展阶段。
4月27日，清华大学旗下的两家明星人工智能公司智谱（Z.ai）和生数科技(shengshu.com)宣布达成重大战略合作。此次合作旨在通过双方在大语言模型和多模态生成模型的技术积累与优势，共同推进国产大模型的技术创新与产业落地。
在2025上海车展上，芯驰科技正式推出了最新研发的 AI 座舱芯片 ——X10。这款芯片采用了先进的4纳米制程工艺，具备强大的计算能力，能够支持7B 参数的多模态大模型在端侧的本地部署。这标志着芯驰科技在智能座舱芯片领域的一次重大突破，预计将大幅提升智能驾驶体验。从技术规格来看，X10芯片配备了200K DMIPS 算力的 Arm v9.2架构 CPU，搭载1.8TFLOPS 算力的 GPU 以及40TOPS 算力的 NPU，确保其在处理复杂计算任务时具备极高的效率。该芯片还支持128bit 位宽的9600MT/s LPDDR5x 内存，系统内存带宽达
近日，Moonshot AI正式宣布推出Kimi-Audio，一款全新的开源音频基础模型，旨在推动音频理解、生成和交互领域的技术进步。这一发布引发了全球AI社区的广泛关注，被认为是多模态AI发展的重要里程碑。以下是对Kimi-Audio核心特性、性能表现及行业影响的全面报道。突破性特性:全能音频处理能力Kimi-Audio-7B-Instruct基于Qwen2.5-7B架构，并结合Whisper技术，展现了强大的多功能性。该模型支持多种音频相关任务，包括但不限于:语音识别（ASR）、音频问答(AQA)、音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件
2025年4月27日，AIbase报道：由Stepfun AI团队推出的Step1X-Edit图像编辑模型于近日正式开源，引发业界广泛关注。这一通用图像编辑框架以其卓越性能和实用的开源特性，展现了媲美GPT-4o和Gemini 2 Flash等闭源模型的潜力。以下是对Step1X-Edit的全面解析，涵盖其技术亮点、应用场景及未来影响。创新技术架构Step1X-Edit采用多模态大语言模型（MLLM）与扩散变换器（DiT）的结合，通过处理用户提供的参考图像和编辑指令，生成高质量的目标图像。其核心创新在于将多模态语言模型的语义理解能力与扩散
2025年4月26日 AIbase报道：OpenAI近日宣布，其旗舰多模态模型GPT-4o的图像生成功能现已正式集成至ChatGPT的自定义GPTs功能中。这一更新标志着用户创建的定制化AI助手能够直接生成和编辑图像，为内容创作、设计和教育等领域带来更多可能性。无缝集成的图像生成体验GPT-4o的图像生成功能此前已于2025年3月25日起在ChatGPT和Sora平台向免费、Plus、Pro和Team用户逐步开放。与过去依赖DALL-E3等外部模型不同，GPT-4o的图像生成能力内嵌于模型本身，支持直接根据文本提示生成高质量图像。如今，这一功能
在人工智能领域，Meta 公司最近推出了 WebSSL 系列模型，这一系列模型的参数规模从3亿到70亿不等，基于纯图像数据进行训练，旨在探索无语言监督的视觉自监督学习（SSL）的巨大潜力。这一新研究为未来的多模态任务带来了新的可能性，也为我们理解视觉表征的学习方式提供了新的视角。过去，OpenAI 的 CLIP 模型因其在视觉问答（VQA）和文档理解等多模态任务中的优异表现而备受关注。然而，由于数据集的获取复杂性及其规模限制，基于语言的学习方法面临诸多挑战。为了应对这一问题，