财经中国

首页

资讯

财经号

智能车

专题

电商资讯

人物资讯

滚动资讯

首页

新科技

新金融

新零售

智能车

房地产

科技探索

人物资讯

网络游戏

人工智能

  • 全部
  • 财经头条
  • 科技头条
  • 财经人物
  • 金融市场
  • 财经数据
  • 股市速递
  • AI 大模型
  • 智能汽车
  • 微光启航华光一号发动机双预燃室液流试验告捷,攻克极限点火难题

    02/02
  • 美媒:中国不可怕,可怕的是中国仅用10万头猪,解决了治沙难题

    02/02
  • Word再见!华为和WPS联手攻克难题:一句话生成PPT、PDF/Excel大文件秒开

    Word再见!华为和WPS联手攻克难题:一句话生成PPT、PDF/Excel大文件秒开

    02/02
  • Word再见!华为和WPS联手攻克难题:一句话生成PPT、PDF/Excel大文件秒开

    Word再见!华为和WPS联手攻克难题:一句话生成PPT、PDF/Excel大文件秒开

    02/02
  • 顶流赛事落地顺义!瞄准的全是行业“卡脖子”难题

    02/01
  • 纽约大学阿布扎比分校团队破解AI大模型训练难题

    02/01
  • 对标Suno和格莱美?中国公司攻克了AI音乐生成两大难题

    01/30
  • 浙大破解储热难题:一层200纳米的涂层,让热能存储速度飙升10倍

    01/30
  • 工业质检新突破:海康威视发布“AI质检员”,精准解决包装防错难题

    01/30
  • 人大与百度联合攻克AI工具使用的细粒度监督难题

    研究结果显示,采用这种方法训练的模型不仅能够更准确地完成任务,还能使用更少的工具调用达到相同的效果,展现出更高的效率和智能水平。 实验中最引人注目的发现是,使用MatchTIR训练的4B参数模型(约40亿个参…

    01/30
  • 华为云黄瑾:做难而正确的事,用AI解行业难题

    会上,华为云副总裁黄瑾分享了华为云在AI行业应用中的实践经验,他表示,人工智能技术正在系统性重塑千行万业,而实现这一变革的核心在于将算力基础与行业场景深度结合。华为云通过“深耕根技术、软硬协同、架构创新”路径…

    01/30
  • 人大与百度联合攻克AI工具使用的细粒度监督难题

    研究结果显示,采用这种方法训练的模型不仅能够更准确地完成任务,还能使用更少的工具调用达到相同的效果,展现出更高的效率和智能水平。 实验中最引人注目的发现是,使用MatchTIR训练的4B参数模型(约40亿个参…

    01/30
  • 折叠屏变“碎碎冰”难题待解,苹果“折叠大法”引领今年风向

    01/29
  • 中国积极推进科技合作助力攻克全球难题

    01/29
  • 委员通道直击丨吴凯:破解具身智能、脑机接口“用不起”难题

    01/28
  • 谷歌推出Gemini会议智能排期功能缓解排会难题

    在创建会议时,用户可以点击"建议时间"选项,Gemini将查看人们在日历上标记的可用性和潜在冲突。 A:在创建会议时,用户点击"建议时间"选项,Gemini会查看与会者在日历上标记的可用性和潜在冲突,然后提…

    01/28
  • 破解高退货率难题:微盟推出“AI试衣”助力零售电商智能化升级

    01/27
  • 蚂蚁具身研究首次亮相!就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题

    01/27
  • 全球首个,国产AI出的题被收入高规格人类数学竞赛

    全球首个,国产AI出的题被收入高规格人类数学竞赛

    01/27
  • 新质观察|如何破解低空经济安全体系落地难题?

    01/27
  •  «上一页   1   2   …   11   12   13   14   15   16   17   …   45   46   下一页»   共913条/46页 
    全部热门
  • 首款天玑9500s风冷手机来了!OPPO K15 Pro系列

    04/01 16:41

  • 微软在干嘛:Linux打游戏反超Windows!没有原

    04/01 16:41

  • 雷军:5小时,直播拆一台新SU7

    04/01 16:41

  • 中国联通提出新框架MeanCache,刷新多模态生成

    04/01 16:41

  • 农发行湖北省分行被罚150万,涉违反金融统计管

    10/31 16:58

  • 浙江平湖农商行被罚450万,涉关联交易管理不审

    10/31 16:58

  • 老铺黄金距离奢侈品牌有多远?

    10/31 16:56

  • 文华东方300亿元赎身,“老钱”找新路子了

    10/31 16:56

  • 思妍丽入局,美丽田园能否完成“二次蜕变”

    10/31 16:56

  • 预售比现货贵背刺“所有女生”,李佳琦们黄金

    10/31 16:56

关于我们| 联系方式| 用户协议| 隐私政策| 版权声明| 网站地图| 友情链接| 财经头条| 酒业之家
©2008-2025 DESTOON All Rights Reserved 京公网安备 11011402013531号