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腾讯元宝宣布推出一项新功能，能够帮助用户更轻松地理解和分析Excel表格。这项功能的升级意味着用户只需简单地用自然语言提出问题，元宝就能直接从表格中读取数据、进行计算并给出答案，甚至还能突出显示重点信息，极大地简化了复杂的表格操作。
Pruna AI 是一家来自欧洲的初创公司，专注于 AI 模型的压缩算法开发。近日，该公司宣布将其优化框架开源，以帮助开发者更高效地压缩和 AI 模型。Pruna AI 开发的框架结合了多种效率方法，包括缓存、剪枝、量化和蒸馏等，旨在提升 AI 模型的性能。该框架不仅标准化了压缩模型的保存和加载，还能对压缩后的模型进行评估，以判断其质量是否显著下降，同时测量压缩带来的性能提升。Pruna AI 的联合创始人兼首席技术官约翰・拉赫万（John Rachwan）表示:“我们的框架类似于 Hugging Face 对 transfo
近日，Opera 团队宣布推出一款名为 “浏览器助手（ Browser Operator ）” 的 AI 代理，标志着浏览器功能的一次重大升级。Opera 的执行副总裁 Krystian Kolondra 表示:“在过去的30多年里，浏览器虽然让用户能够访问互联网，但却从未真正为用户完成任务。而现在，它可以做到这一点。这与我们之前见过或推出的任何产品都不同。”浏览器助手的关键特点包括自主性、感知能力、决策能力、行动执行和学习适应。通过这些智能功能，浏览器助手旨在大幅提升用户的工作效率。用户只需用自然语言描述
DeepSeek在知乎开设官方账号，发布了《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次详细披露其模型推理系统的优化细节和成本利润率信息，标志着备受关注的"DeepSeek开源周"正式结束。文章介绍了DeepSeek-V3/R1推理系统的两大优化目标:"更大的吞吐，更低的延迟"。为实现这些目标，DeepSeek采用了大规模跨节点专家并行（EP）技术，尽管这增加了系统复杂性。文章重点阐述了如何利用EP技术增加批量大小、隐藏传输耗时以及实现负载均衡。特别值得注意的是，DeepSeek罕见地公开了其成本和利润率数据
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，自然语言处理领域经历了前所未有的变革。这些技术如今广泛应用于代码助手、搜索引擎和个人 AI 助手等场景，展现了强大的能力。然而，传统的 “下一个 token 预测” 范式存在一定局限性，尤其是在处理复杂推理和长期任务时，模型需要经历大量训练才能掌握深层次的概念理解。为了解决这一问题，Meta 等机构的研究者们提出了一种名为 “连续概念混合”（CoCoMix）的新颖预训练框架。这一方法不仅保留了下一个 token 预测的优点，还引入了
南方电网公司近日宣布，成功完成人工智能创新平台 DeepSeek 的本地部署，并将 DeepSeek 系列模型引入其电力大模型体系。这一创新标志着南方电网在人工智能领域的又一次突破，特别是在自然语言处理技术的应用上。此次升级使得自然语言基础模型的参数规模提升至千亿级别，这将极大地增强电网在各项业务领域中的智能应用效果。DeepSeek 作为一款具有强大算法优化能力的人工智能平台，将为南方电网提供更加精准和高效的数据分析与处理方案。这意味着，南方电网不仅可以在日常管理中
在数据采集的传统方法中，网络爬虫是许多开发者的必备工具。然而，这一时代或许已经走到尽头。Firecrawl Extract推出了全新的数据提取方式，让用户只需通过简单的自然语言提示，就能轻松获取任何网站的数据，彻底省去手动编写爬虫脚本的繁琐步骤。智能化数据提取Firecrawl Extract凭借其创新的自然语言处理技术，能够将整个网站或单一页面的数据转换为结构化信息。无论用户需要提取的是简单的一页内容，还是整个网站的大量数据，该工具都能轻松应对，并为开发者节省了大量的时间和
北京超级爸爸教育科技有限公司近日宣布正式完成天使轮融资，成为2025年首个公开宣布获得投资的AI项目。该公司透露，其推出的AI问答机“小窗”在上市一个季度内已取得近万台的销量，并保持着持续盈利的状态。超级爸爸教育科技有限公司表示，能够成为2025年AI领域的首笔融资案例，充分证明了公司创新能力和市场潜力的巨大认可。公司表示，未来将继续强化“小窗”AI问答机的技术优势，进一步为儿童成长和家庭教育提供更加精准的服务。“小窗”AI问答机搭载了先进的自然语言处理
大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展，使其在文本生成、摘要和问答等应用中大放异彩。然而，LLM 对令牌级处理（一次预测一个词）的依赖也带来了一些挑战。这种方法与人类的交流方式形成对比，后者通常在更高层次的抽象层面运作，例如句子或想法。令牌级建模在需要长上下文理解的任务中也显得力不从心，并可能产生不一致的输出。此外，将这些模型扩展到多语言和多模态应用中，在计算上成本高昂，且需要大量数据。为了解决这些问题，Meta AI 的研究人员
最近，社交媒体平台 Bluesky 面临了一次重大的数据抓取事件。一位机器学习图书管理员丹尼尔・范斯特林（Daniel van Strien）从 Bluesky 的 API 接口上抓取了超过一百万条公开的用户帖子，并将这些数据上传至 AI 公司 Hugging Face。该数据集包含了用户的去中心化标识符（DID）以及一系列可以搜索特定用户内容的功能。范斯特林表示，这个数据集的主要目的是用于语言模型和自然语言处理的开发，此外还包括社交媒体趋势分析、内容审核及发布模式的研究。这项数据抓取行动引发了广泛关注，因为