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文章介绍了微全息公司开发的基于机器学习的多时间框架比特币价格预测技术。该技术利用TPOT和Auto-Sklearn等自动化机器学习工具,通过收集历史价格数据、进行特征工程、模型训练等步骤,实现跨多个时间维度的价格预测。相比传统方法,该技术能更全面捕捉市场趋势,为交易者提供更精准的决策支持。系统包含数据准备、特征提取、模型优化等关键环节,最终部署到实时交易环境中。这项创新技术将机器学习与金融分析结合,推动了交易决策的科学化发展。
随着城市化进程加速和私家车数量激增,通勤体验成为一大挑战。微美全息公司推出基于区块链多任务学习的车联网优化技术框架,通过区块链保障数据安全与隐私,利用多任务学习算法分析车辆轨迹、交通流量等数据,精准预测用户出行需求并提供最优路线规划。该技术能有效缓解交通拥堵,提升通勤效率,同时为城市交通管理提供智能决策支持,推动交通系统向智能化、高效化方向发展。
量子计算作为前沿技术备受关注,有望解决传统计算难以企及的复杂问题。其独特计算能力引发全球广泛研究,已从理论层面发展为现实需求。虽然量子计算机仍处发展早期,需要昂贵基础设施,但通过经典计算机模拟量子计算来开发测试算法成为重要途径。微美全息(WIMI.US)致力于突破传统模拟方法的瓶颈,其研发的混合并行架构量子计算仿真模型,通过整合CPU和GPU资源,运用投影技术减少计算量,优化分布式计算分配,显著提升模拟效率和性能。该技术为量子算法开发提供强大工具,将加速量子计算技术突破,推动其在各领域的实际应用。
随着2027年iPhone问世20周年的临近,苹果公司正酝酿一场足以改写智能手机形态的革新计划。彭博社科技记者马克·古尔曼独家披露,苹果研发团队正在同时推进折叠屏iPhone与全新Pro系列机型的开发工作,其中后者被定位为颠覆性产品。若该技术路线得以突破,智能手机或将迎来继触屏革命后的第二次形态进化。
继DeepSeek火遍全球后,以OpenAIDeepResearch与Manus为代表的深度推理与通用Agent框架再次引爆科技圈,展现了惊人的智能推理与执行能力。在企业级关键任务场景中,这类通用型架构的局限性日益凸显:企业内部信息整合不足导致复杂问题分析的准确性受限;依赖有限的工具难以满足各类场景的多样化需求;一味追求深入推理则往往使决策链冗长,难以满足实时响应的要求。企业胜于创新,创新源于融汇!
【新智元导读】巨头英伟达,即将收购阿里前副总裁贾扬清的初创LeptonAI,交易价值或达数亿美元!LeptonAI,仅仅创立两年。国内AI圈被这一消息刷屏了。曾有网友戏称,学物理绕不开牛顿,搞深度学习,绕不开贾扬清。
搭建VoiceAgent就像是把大象装进冰箱,看上去只有三步很简单:1)选择LLM/STT/TTS大模型2)接入WebRTC或WebSockets进行实时传输3)调整参数封装但在实际使用过程中,却困难重重:“😫回声太大、噪音太多”、“人声太杂听不清👂”“人工智能如智障,说话都不能打断🤐”“延迟太高反应慢🐢”、“又有新模型了又要重新接😞”“三段式看着简单实现的工程太难💻”“多模态数据�
在《从AI到IA,得Agent者得天下》一文中我们探讨了AI时代全面爆发的核心驱动力是多智能体协同带来的产业应用范式革新,从“智能问答”到“任务执行”,Agent将AI真正落地至垂直领域应用场景,创造出全新的商业模式。多智能体协同应当遵循特定的标准框架以实现最大的可扩展性与互操作性,基于我们的理论探索和实践经验,在这里尝试对这一框架进行一些形式化的定义。前瞻预告:在未来两周,通付盾将会在“AIAgent隐私”与“AIAgent风控”领域,分别发布多智能体协同解决方案应用范例,探索并验证IA协议在实际应用场景中的表现效果,敬请期待!
采访媒体:本站编辑,小何被采访人:AXUI工程师,锋哥采访时间:2025年3月14日采访地点:深圳引言前端开发是指用户与软件或网页直接交互的界面设计和开发,涉及文字、图片、视频、音频、游戏等多媒体内容的整合与呈现。随着前端项目的复杂化,前端工程师不仅需要掌握HTML、CSS和JavaScript等基础语言需熟练使用Webpack、rollup等打包工具,以及VUE、React等技术框架和UI框架。前端技术更新很快,对于前端工程师言,或许专注前端技术标准,以不变应万变是个很好的选择。
微软在官网发布了视觉Agent解析框架OmniParser最新版本V2.0,可将DeepSeek-R1、GPT-4o、Qwen-2.5VL等模型,变成可在计算机使用的AIAgent。与V1版本相比,V2在检测较小的可交互UI元素时准确率更高、推理速度更快,延迟降低了60%。当任务是“点击设置按钮”时,OmniParser不仅提供了设置按钮的边界框和ID提供了其功能描述,颗显著提高了模型的准确性和鲁棒性。