《度秘PK微信O2O程度，技术、整合能力百度腾讯哪家强？》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：百度秘密孵化音乐类新项目据36氪报道，近期百度内容生态部门内新组建了一支产品小组，正秘密孵化一个音乐类新项目，该项目将包括一款线上App与一系列线
（举报）
度秘PK微信O2O程度，技术、整合能力百度腾讯哪家强？
- 相关推荐
-
荐被吹爆的GPT-4o真有那么强？这有23个案例实测
距离OpenAI正式发布GPT-4o生图功能，已经过去两周多了。这段时间里，“ChatGPT-4o颠覆了AI图像生成的逻辑”这句话大家应该都听腻了。现在早上一睁眼，先看有没有更新，看看自己有没有落后。
-
新房除甲醛哪家强？实测10十大除甲醛空气净化器品牌
文章介绍了新房装修后甲醛污染的危害及应对措施，重点推荐了10款高效除甲醛空气净化器。主要内容包括：1）甲醛对人体健康的严重危害；2）除甲醛需要长期坚持，空气净化器+开窗通风是最佳方案；3）详细评测了斯帝沃A8L、贝尔克D9Lpro等10款产品的除醛技术、实测效果和特色功能，如纳米分解、碳锰技术等；4）强调选购时要关注CADR值、滤芯寿命、噪音等关键指标。最后提醒消费者要根据房屋面积和预算选择合适机型，并坚持长期使用才能有效控制甲醛。
-
荐OpenAI深夜上线o3满血版和o4 mini - 依旧领先。
晚上1点，OpenAI的直播如约而至。其实在预告的时候，几乎已经等于明示了。没有废话，今天发布的就是o3和o4-mini。但是奥特曼这个老骗子，之前明明说o3不打算单独发布要融到GPT-5里面一起发，结果今天又发了。。。ChatGPT Plus、Pro和Team用户从今天开始将在模型选择器中看到o3、o4-mini和o4-mini-high，取代o1、o3-mini和o3-mini-high。我的已经变了，但是我最想要的o3pro，还要几周才能提供
-
荐AI日报：字节发布豆包1.5深度思考模型；微信首个AI助手 “元宝” 上线；OpenAI发布o4-mini、满血版o3
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、OpenAI发布两款多模态推理模型o4-mini、满血版o3OpenAI在技术直播中推出了其最新的多模态模型o4-mini和满血版o3，这两款模型具备同时处理文本、图像和音频的能力，并能调用外部工�
-
百度宣布3年开放2.1万个校招实习岗：还要培养AI技术大佬
百度招聘官宣，未来三年，百度将开放21000个实习岗位给优秀校园人才，并持续加强对实习生的培养，进一步提升实习转正率。据介绍，今年3月，百度已面向在校学生开放3000暑期实习岗位，87%与AI相关，覆盖大模型、机器学习、无人驾驶等领域。此外，百度今年也将启动管理培训生计划、AIDU计划，面向AI领域招募顶尖校园人才，致力于培养AI时代核心
-
OpenAI发布o3、o4 mini模型，实现“看图说话”，糊图也行！
从 GPT-5 开始，推理模型和非推理模型很有可能会整合在一起……
-
2025百度商业AI技术创新大赛焕新启动！
当前，人工智能正以超乎想象的速度重构商业逻辑。随着大模型技术普惠化与伦理框架同步完善，这场由AI引发的生产力革命正加速催生智能文明新范式。自 2023 年，百度商业首次举办AI技术创新大赛以来，两届比赛吸引了来自海表内外 300 多所高校、 6000 多支精英队伍踊跃参与。人工智能领域的各界英才，凭借顶尖技术实力与不竭创新活力，共同铸就一场高水准的AI技术盛会，
-
首次实现图像思考 OpenAI重磅发布o3/o4-mini：史上最强、最智能模型
快科技4月17日消息，今日，OpenAI新款AI模型o3、o4-mini重磅发布，这是OpenAI迄今最强、最智能的模型。据了解，OpenAI o3/o4-mini首次具备真正的视觉推理能力，看图识图已经是小菜一碟了，现在还会看图思考。OpenAI o3/o4-mini能同时处理文本、图像和音频，并且能作为Agent智能体自动调用网络搜索、图像生成、代码解析等工具以及深度思考模式。通过强化学习，OpenAI训练了o3/o4-mini如何�
-
荐OpenAI没说的秘密，Meta全揭了？华人一作GPT-4o同款技术，爆打扩散王者
Meta、西北大学和新加坡国立大学的研究团队提出TokenShuffle技术，显著提升了自回归模型生成高分辨率图像的能力。该技术通过局部窗口内的token合并与解构操作，将视觉token数量减少为平方分之一，首次实现2048×2048分辨率图像生成。基于27亿参数的Llama模型，TokenShuffle在GenAI基准测试中获得0.77综合得分，超越同类自回归模型0.18分，在人类评估中展现出更好的文本对齐和视觉质量。该方法无需修改Transformer架构，通过三阶段训练策略（512→1024→2048分辨率）逐步提升生成能力，为多模态大语言模型的高效高保真图像生成开辟了新路径。
-
荐生成很强，推理很弱：GPT-4o的视觉短板
研究显示，GPT-4o在图像理解和推理上表现出色，能生成精美图片，但在基础逻辑测试中表现欠佳，暴露出理解、推断及多步骤逻辑处理的不足。例如，被要求画一只猫时，它先画了狗然后改为猫，但仍存在错误判断。这表明当前AI更像“精确指令机器”，需进一步优化以实现更精细的图像理解和复杂任务处理。