搜尋 關鍵字 語意 依意思最接近的 10 筆
TechCrunch AI10/15 15:02 AI 評分45
Rivian 創始人兼 CEO RJ Scaringe 在 TechCrunch Disrupt 上表示,未來 Rivian 車輛將能執行 Anthropic 等外部公司開發的 AI agent,具體時間未定,更多細節留待 12 月的 AI & Autonomy Day 公布。Rivian 自研車載軟體與 agentic 框架,按問題複雜度在端側本地模型與雲端模型之間路由,今年 5 月起該 agent 已可接入 Google Calendar 等外部應用。
Hacker News front page10/10 18:48 AI 評分55
輝達正在洽談收購美國「開放」模型初創公司 Reflection AI,交易目前尚未確認。訊息由《金融時報》報導,報導以帶引號的「open」描述這家公司的模型路線。除洽談本身外,交易金額、條款與時間表均未公開,也沒有雙方或監管層面的進一步資訊。
機器之心10/10 10:48 AI 評分42
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
NVIDIA blog10/15 17:00 AI 評分43
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark,一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC,主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出,Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動,多數需提前報名,北京場通過微信報名。
NVIDIA blog● 精選 10/7 18:45 AI 評分88
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark,把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦,筆記本即日預售、10 月 16 日發售,桌上型電腦 11 月上市。
TechCrunch AI10/13 23:00 AI 評分51
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作,評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立,做的是基於自研基礎模型的機器人工作站,把視覺、任務上下文與運動控制打通,用高保真模擬訓練,產線換型從數週縮短到數分鐘,無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用,負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序;
The Verge AI10/15 14:30 AI 評分51
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會,這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構,而非 AMD、Intel 傳統的 x64,並搭配高效能 GPU,定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作,讓 Windows 適配這批新機器。
NVIDIA blog10/1 13:00 AI 評分25
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
NVIDIA blog10/13 05:00 AI 評分47
輝達宣布計劃投資 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 四家法國初創,方向分別是醫療智慧體、原子級材料工程、通用機器人和企業規劃平台。輝達稱其在歐洲技術生態的累計承諾投入已接近 100 億美元,此前還投資過 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics。
機器之心● 精選 10/14 05:16 AI 評分80
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia,通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧,在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%,比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層,候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。