多模态

2026年，中国AI智能体平台竞争进入深度整合阶段。随着算力成本下降和模型能力的普惠化，平台之间的竞争焦点从单纯的模型性能转向生态控制力——即平台能否提供完整的行业解决方案、低门槛的开发工具以及可靠的...

模型排行榜仍有价值，但它越来越像一张“入场券”，而不是企业采购的最终答案。一个模型能在标准测试中拿到高分，并不等于它能在真实业务里稳定处理高并发请求、在可接受的等待时间内交付结果，或把每次任务的支出控...

2026年世界机器人大会（World Robot Conference）上，具身智能机器人不再是展台上供人围观的“科技盆景”，而是开始以零售场景中的真实角色出现。从迎宾导购到货架巡检，从库存盘点辅助到...

把能够规划、调用工具并处理长上下文的 Agent 放进一张个人 GPU，意义不只是“模型可以离线跑”。Meta 推出的开源权重模型 Muse Glimmer 把目标对准了本地常驻 Agent：约 30...

企业试用多模态 AI 时，最容易出现的误区，是拿几份清晰、完整、格式规整的图片、表格、文档或语音去测试。这样的样本适合展示能力，却不适合验收业务。真正需要回答的问题不是“它能不能处理材料”，而是“材料...

多模态助手真正进入业务流程后，难点不在于同时接收图片、文本和语音，而在于判断每种信息应该在什么环节出现、承担什么责任。产品经理如果只是把三种输入方式简单叠加，往往会得到一个“什么都能收、却不一定理解准...

人脸上的迟疑、回避或短暂的情绪变化，能否成为理解心理状态的一扇窗口？中国科学家近期开发的一类人工智能模型，尝试通过分析人们面对面部表情时的反应，预测青少年在未来一段时间内出现抑郁风险的可能性。它引人关...

办公室里最容易被低估的，不是文件数量，而是信息形态的差异：一份排版规范的文档、一张含有文字和表格的截图、一段多人交谈的录音，交给多模态 AI 后，看似都能“处理”，实际适用边界却并不相同。判断是否该用...

学校在选择 K12 AI 教学助手时，真正需要比较的并不只是模型“会不会答题”，还包括它能否理解课堂材料、是否便于保护未成年人的数据，以及长期使用成本是否可控。由于不同服务的版本、部署方式和计费规则差...