紧急爆料：微信神秘功能“龙虾”曝光，或引发用户革命性体验变化
新智元报道全球范围内，社交网络巨头纷纷布局AI智能体领域。腾讯和Meta在短短一周内接连采取行动。龙虾热潮蔓延之际，微信悄然迈出了关键一步。据悉，腾讯正在内部秘密研发一款全新的AI助手。近日，《信息》杂志报道了这项即将推出的重大项目。该项目并非市场上已有的OpenClaw、元宝、QClaw或WorkBuddy等产品，而是专为微信定制开发的新一代智能体。微信的绝密任务自去年上半年开始，这个被视为绝密
科技3 阅读
搜索: "AI助手"
共找到 29 篇相关文章
数学天才陶哲轩遭遇Claude挑战，详尽操作指南助其逆转局势
新智元报道全球知名数学家陶哲轩亲身经历了一场与AI的较量，他的实验警告人们：技术越先进，人类就越不能放松警惕。在一次长达45分钟的操作后，电脑因过度计算而直接死机了。世界顶尖数学家陶哲轩在测试一种最新的AI编程工具时遇到了一个令人惊讶的问题。几个月前，他在视频中展示了如何将复杂的数学证明进行形式化处理。然而在九个月后，面对备受推崇的新一代AI助手Claude Code，他原本以为这会是一次轻松的胜
科技2 阅读
Jeff Dean畅谈未来：每位开发者将管理50个智能体，编写需求成为关键能力
这是一次关于AI技术发展及其对软件工程影响的深入对话，探讨了从模型设计到应用实践等多个方面。 本次访谈中，Jeff Dean分享了他对当前大语言模型的看法，并强调了未来的发展趋势。 在讨论多模态能力时，Dean指出，早期强调视频输入是为模型提供最高带宽的沟通方式。 关于Gemini项目的起源和进展，Dean提到多个团队独立研发算力分散的问题及整合后的成果。 谈话中还探讨了在编程任务上使用AI助手
AI4 阅读
轻松三步，企业微信全面对接OpenClaw生态系统
在3月8日，企业微信向管理员发送了一条消息，提示只需三步即可轻松将OpenClaw集成到智能机器人中。此举简化了接入过程，让员工能够更方便地与AI助手进行直接沟通。此外，通过OpenClaw，数据可以直接写入智能表格，使人工智能技术成为日常办公的得力工具。 根据官方指南，实现这一功能的主要步骤包括“创建机器人”和“关联OpenClaw”。 企业微信允许用户利用“长连接方式”来配置智能机器人。这使
AI1 阅读
自动化软件遭遇困境：深度解析上下文检索揭示核心问题
新智元报道ContextBench是首个专注于评估代码智能体在修复问题过程中如何定位和使用关键代码片段的评测基准，揭示了当前模型存在的多读少用、被关键词误导以及复杂架构无效等问题，并推动AI助手向更可靠与可解释的方向发展。自动化软件工程领域中，SWE-bench及其衍生版本（如SWE-bench Pro和Multi-SWE-bench）已成为衡量大型语言模型代码能力的标准基准，这些评测基准促进了代
科技2 阅读
央视力荐千问APP：智能服务让AI融入日常生活中
《经济半小时》栏目在两会期间播出了一档特别节目，名为《中国经济向新行：智能经济活力奔涌》，重点探讨了我国的人工智能大模型在全球范围内的领先地位，并且通过阿里千问APP这一典型AI助手的应用案例，展示了“AI办事”模式如何改变人们的日常生活。 今年的政府工作报告中指出，将推动智能经济的发展，深化实施“人工智能+”战略，加快推广新一代智能终端和智能体，促进重点行业的商业化应用与规模化的智能化进程，培育
AI1 阅读
ClawSquare助力水滴公司发布"水守AI助手"，开创协作办公新模式
组织的构建正在经历由分布式代理网络推动的变化。作者｜连冉自从水滴公司在2023年底推出了首款保险AI代理人以来，该公司已成功探索了将人工智能与保险业务相结合的新途径，并实现了从零开始到初步应用再到更广泛推广的发展阶段。上一年初，水滴明确提出了“全面拥抱AI”的战略愿景，深入研究大型语言模型技术并将其应用于各个业务领域。今年，随着技术基础的升级，公司进一步设定了更高的目标——从单纯使用人工智能工具转
科技5 阅读
全球AI陷入停滞，Claude故障引发连锁反应？
以下是一篇关于AI助手Claude全球服务中断的文章。在2026年3月2日的晚上7点49分，Anthropic公司的智能助手Claude遭遇了严重的服务故障。无论是在网页端、开发者控制台还是在移动应用上，用户都遇到了登录失败的问题，许多人在Downdetector网站报告问题，最高峰时有数千名用户的投诉记录。对于全球数百万依赖Claude进行日常工作的人而言，此次中断就像是一次大规模断电一样影响到
科技2 阅读
微软推出Re-TRAC框架：4B参数模型创纪录，30B参数模型胜过358B参数模型
想象一下，如果你让一个AI助手利用搜索工具来解决复杂问题时，它可能第一次探索就走错了方向，并且在后续尝试中重复相同的错误路径。虽然你可以从多次探索的结果中选出一个还算满意的答案，但这种方法不仅低效，还需要人工干预。这种现象是大多数深度搜索智能体面临的挑战之一——它们无法「记住」之前的探索经历，在每次新的任务开始时都得重新开始，导致大量的冗余搜索和资源浪费。当前的许多深度搜索模型多采用ReAct框架
科技8 阅读