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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。
传统CRM系统因数据分散、销售人员难以管理、客户隐私数据担忧、缺乏智能分析等痛点，很难满足企业高效管理客户关系与提升业务绩效的需求。大语言模型和Agent技术的蓬勃发展，让智能CRM时代真正到来，实现从线索获取到客户转化、项目管理及财务数据处理的全流程自动化，提升企业运营效率，创造增量价值。通付盾CRM智能体“招财猫”—————————————————AI Agent助力企业销售智能化通付盾推出CRM智能体（CRM Agent），代号“招财猫(CAT)”，助力企业从销售线索到客户成
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
字节跳动旗下的火山引擎宣布，其最新发布的豆包1.5·深度思考模型已全面上线边缘大模型网关，并为用户提供高达500万tokens的免费使用额度，这一举措在AI领域引起了广泛关注。
NVIDIA AI团队发布了一款革命性的多模态大语言模型——Describe Anything3B（DAM-3B），专为图像和视频的精细化、区域化描述而设计。这款模型凭借创新技术和卓越性能，在多模态学习领域掀起热议，成为AI技术发展的又一里程碑。以下，AIbase为您梳理这款模型的核心亮点与行业影响。区域化描述的突破DAM-3B以其独特的能力脱颖而出:能够根据用户指定的图像或视频区域（如点、框、涂鸦或掩码），生成高度详细的描述。这种区域化描述超越了传统图像标注的局限，结合全局图像/视频上下文与局
字节跳动宣布推出高效预训练长度缩放技术（Efficient Pretraining Length Scaling），通过创新的Parallel Hidden Decoding Transformer(PHD-Transformer)框架，显著提升大语言模型(LLM)在长序列预训练中的效率与性能。据AIbase了解，该技术在保持推理效率的同时，支持高达2048K(2M)的上下文长度训练，解决了传统框架在数据异构性与计算平衡上的瓶颈。相关研究已在arXiv公开，引发了AI研究社区的广泛关注。核心创新:PHD-Transformer优化长序列训练字节跳动的PHD-Transformer通过独特的键值缓存（KV Cache）管理策略与架构优
根据最新发布的 Gartner 报告，到2027年，企业将使用任务特定的人工智能模型的频率将是通用大语言模型的三倍。报告指出，尽管通用大语言模型在语言处理方面具备强大的能力，但在需要深入理解特定业务领域的任务时，它们的响应准确性会下降。因此，越来越多的企业开始关注能够满足特定需求的定制化模型。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyGartner 副总裁兼分析师 Sumit Agarwal 表示，这一转变主要是由于商业工作流程日益复杂，以及对准确性需求的提升。他强调:“这些小
随着生成式人工智能技术的飞速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG）系统正成为提升大语言模型(LLM)准确性和上下文相关性的关键技术。近日，一款名为NodeRAG的创新RAG增强系统引起了业界广泛关注，其独特的异构图结构为RAG工作流带来了革命性突破。NodeRAG:异构图驱动的RAG新范式NodeRAG是一个以图结构为核心的RAG框架，通过引入异构图（Heterogeneous Graph）技术，将文档分解信息与大语言模型提取的洞察力统一为图中的节点。这种设计突破了传统RAG系统中信息分层的限制，实现
Anthropic 近日发布了一份详尽的 Claude Code 最佳实践指南，为开发者提供了一个以命令行界面（CLI）为核心的低层次工具，旨在将 Claude 大语言模型无缝融入日常编程任务中。这一指南基于 Anthropic 内部的实践经验，强调灵活、安全且高效的编码模式，为希望将 AI 融入现有开发环境的工程师提供了重要参考。Claude Code:极简主义与代理开发的融合Claude Code 是一个原生集成于命令行环境的开发助手，设计上避免了强制性的工作流框架，而是通过提供上下文丰富的交互工具，让开发者能够根据需求自