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Moonshot AI于2025年7月11日发布开源大模型Kimi K2,主打代码编写、数学推理和Agent工具调用功能。该模型采用MoE架构(1T参数,激活32B),在SWE-Bench等测试中表现优异,数学推理得分达97.4。支持128k上下文、工具调用和API集成,定价为输入4元/百万tokens、输出16元/百万tokens。相比闭源模型,Kimi K2具有开源免费、成本低等优势,适合开发者和企业使用。同时推荐AIbase平台,可系统比较�
本期AI日报重点报道了多项AI领域突破性进展:1.月之暗面推出万亿参数开源大模型Kimi K2,展现强大智能能力;2.智源研究院开源RoboBrain2.0和RoboOS2.0机器人系统;3.通义千问发布桌面客户端Qwen Chat;4.IndexTTS2实现影视级语音合成;5.HuggingFace开源机器人Reachy Mini热销;6.Meta推出实时视频生成模型StreamDiT;7.PixVerse新增多关键帧视频生成功能;8.特斯拉推出仅支持AMD处理器的Grok AI助手;9.OpenAI推迟开源大模型发布以加强安全测试;10.Liquid AI开源边缘AI模型LFM2;11.AI"时间穿越"特效在社交媒体走红。
香港智能有限公司(HKIT)与WALLX公司合作,将AI技术与心理治疗相结合,开发出基于区块链的奖励和参与模式。该创新系统能精准评估用户心理状态并提供个性化治疗方案,同时利用区块链确保数据安全。双方还推出奖励机制,用户参与心理课程或贡献数据可获得,用于兑换咨询服务或健康产品。这一模式获得市场广泛关注,多家机构表达合作意向,被视为心理健康服�
今日,一组小米科技创始人雷军与英伟达CEO黄仁勋的合影在网络引发热议。最新曝光的照片显示,两位科技巨头在某古色建筑前并肩而立,随后另一张在小米最新车型SU7Ultra旁的合影流出——二人身着正装,面带微笑向镜头竖起大拇指,背景中的红色跑车与中式建筑形成鲜明对比。 据英伟达官方公告,其将于7月16日在北京举行媒体吹风会,并出席第三届中国国际供应链促进博�
滴滴自动驾驶在第十七届国际交通技术设备展上亮相新一代L4级量产车型,配备33个传感器,展现技术突破。公司宣布将持续加大研发投入,与广汽埃安成立合资公司加速无人驾驶商业化落地。目前滴滴Robotaxi车队已在北京、广州等城市稳定运营超1800天无重大事故,并计划年内部署千台车辆。凭借多年技术积累和资本支持(累计融资超15.5亿美元),滴滴正迈向规模化商业运营新阶段。近期与广州市政府达成战略合作,进一步拓展智慧交通应用场景,标志着其自动驾驶技术进入爆发前夜。
在竞争激烈的智能座舱领域,魅族FlymeAuto成绩亮眼。 最新数据显示,其合作车型6月单月新增超10万辆,总销量已突破127万辆大关。 自推出以来,FlymeAuto以独特的设计和强大的功能吸引众多车企合作。其核心优势在于将消费电子领域的成熟交互理念融入汽车座舱,实现流畅的多设备互联互通。 比如,用户可以轻松将手机上的应用无缝流转到车机屏幕上,实现信息的跨设备同�
2025年7月11-13日,上海国际高端影音展将举行。哈曼集团携旗下JBL等品牌参展,重点发布JBL SUMMIT旗舰系列扬声器。该系列包含三款产品:MAKALU(三路落地式)、PUMORI(三路落地式)和AMA(两路书架式),均采用喜马拉雅山峰命名,融合尖端声学技术。新品搭载专利单元技术,如HC4三层复合振膜低音单元和HDI高清晰号角系统,实现高保真音质。外观设计提供钢琴黑漆配金属饰件等多种奢华选择。JBL表示该系列代表品牌在高端音频领域的技术突破,将重塑聆听体验标准。
微软自研AI芯片Braga因设计问题延期至2026年,将推出过渡产品Maia280,性能或提升30%。微软原计划2025年量产Braga芯片以减少对英伟达的依赖,但延期导致后续产品线同步推迟。面对英伟达在AI芯片领域的主导地位(市占率超80%,年销售额增长10倍),微软正调整战略转向更务实的迭代路线。与此同时,Meta成立"超级智能团队"加速AI研发,微美全息押注量子计算等前沿技术。行业分析师认为,由于英伟达技术迭代速度极快(年增长32%),多数企业自研芯片计划可能最终难以抗衡其市场领导地位。
伦敦无障碍出行服务公司Transreport荣获2025年度英国"国王企业奖"创新类奖项。该公司由华人创业者沈星杰2015年创立,通过移动App和后台系统为残障人士提供一键预约高铁、机场等场所的照护服务。其创新技术已支持超700万次援助请求,拥有全球100万用户。目前正拓展日本、中东市场,与阪急集团合作将于2025年在日本推出服务。该奖项由英国国王亲自颁发,表彰其在推动交通系统现代化和无障碍出行领域的突出贡献。
文章探讨了AI技术如何重构自动化测试体系。传统自动化测试面临维护成本高、跨平台兼容性差等痛点,而AI通过智能用例生成、缺陷预测、自适应测试等能力实现质变:1)NLP技术将需求文档自动转化为可执行测试用例;2)机器学习分析历史数据预测高风险模块;3)计算机视觉实现跨平台UI元素识别。Testin云测构建了覆盖设备层到场景层的完整测试生态,通过云原生架构支持2000+终端实时调度,结合AI中台实现测试效率提升1.5倍,助力某金融机构降低年度质量成本超千万元。AI与自动化测试的深度融合,正推动质量保障体系向智能化、集约化演进。