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利用 Adobe Marketing Agent for Amazon Quick 的见解加快营销活动工作流程

Accelerate campaign workflow with insights from Adobe Marketing Agent for Amazon Quick

本文展示了如何使用模型上下文协议 (MCP) 启用 Adobe Marketing Agent for Amazon Quick。我们将引导您了解如何配置集成、使用您的 Adob​​e 凭证进行身份验证以及在 Amazon Quick 中获取最新见解。示例工作流程返回受众排名、忠诚度细分摘要、旅程使用情况和冲突建议。

暗星情报有限责任公司

DarkStar Intelligence, LLC

位于弗吉尼亚州伍德布里奇的 DarkStar Intelligence, LLC 抗议空军部向 Starlo Innovation, LLC 发布任务令……

Altus 技术解决方案

Altus Technology Solutions

Altus Technology Solutions 是马里兰州汉诺威的一家小企业,抗议将合同授予 VetPride-EMI Maintenance Solutions, LLC,一家……

一家初创公司声称它突破了阻碍 LLM 的瓶颈

A startup claims it broke through a bottleneck that’s holding back LLMs

总部位于迈阿密的人工智能初创公司 Subquadratic 上个月走出了隐秘模式,带来了巨大的收益。它宣布它已经解决了近十年来阻碍大型语言模型的数学瓶颈。细节很薄弱,很多人不相信。但 Subquadratic 已经开始带来收据,分享......

反对建立自己的代理平台的案例

The Case Against Building Your Own Agent Platform

你知道这次会议。董事会希望在季度末制定人工智能代理策略。领导团队中有人读过麦肯锡的一份报告。您已自愿建立该平台。幻灯片上写着“AI-native”。验收标准含糊不清。有人提到了 LangGraph,有人说:“我们自己包装一下吧。”你[...]

面向开发人员的 DataRobot — 与 Google Antigravity CLI 集成

DataRobot for Developers — integrating with the Google Antigravity CLI

Antigravity CLI 是 Google 最新的代理编码 CLI,取代了现已弃用的 Gemini CLI。它继承了使 Antigravity 脱颖而出的异步子代理模型,与 Antigravity Desktop 双向同步,并针对 Gemini 3.5 Flash 上的速度进行了优化。 DataRobot 直接从同一平台提供了 Antigravity CLI 的完整插件...面向开发人员的 DataRobot 帖子 — 与 Google Antigravity CLI 集成首先出现在 DataRobot 上。

CoCounsel + DeepJudge 整合 – AL 访谈

The CoCounsel + DeepJudge Integration – AL Interview

汤森路透今天宣布 DeepJudge-CoCounsel 集成全面上市。为了纪念这一时刻,Artificial Lawyer 在...

困惑变得严肃对待法律

Perplexity Gets Serious About Legal

我们已经让 OpenAI、Anthropic、Microsoft 和 Palantir 进入了合法领域。 Perplexity——之前曾涉足我们的领域——正在进入法律领域……

Harvey 训练开源模型来编码律师事务所工作流程

Harvey Trains Open Source Models To Encode Law Firm Workflows

Harvey 首席执行官 Winston Weinberg 已向 Artificial Lawyer 证实,他们现在正在与律师事务所进行概念验证研究,以培训开源......

2026 年 6 月 19 日每周回顾

Weekly Review 19 June 2026

我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接(我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):如果人工智能使用模特的相似性来生成图像,则应该对模特进行补偿:https://www.rnz.co.nz/life/lifestyle/style/nz-fashion-faces-ai-reckoning-after-huffer-allegations使用人工智能生成广告的组织是这样的组织无论如何都不会使用广告公司:https://www.rnz.co.nz/news/business/598109/why-everyone-from-you

IEEE 游戏汇刊,第 18 卷,第 2 期,2026 年 6 月

IEEE Transactions on Games, Volume 18, Issue 2, June 2026

1) 从游戏到教育学:逃生室研究的结构化主题建模分析作者:S. López-Pernas、A. Santamaría-Urbieta、A. Gordillo、E. Barra、D. López-Fernández、M. Saqr 页数:233 - 2452) Switch、Reason 和 Revise:增强视频游戏 AI 的推理能力作者:W. Li、H. Liu、J. Lv、K. Huang、A. Song、Z. Lei 页数:246 - 2633) MobaQA:基于大语言模型微调的 MOBA 游戏预测作者:T. Nie、J. Wang、D. Hou、D. Shen、Y. Kou 页数:2

一切、生态、人工智能同时出现?

Everything, eco-where, AI at once?

Tania Duarte 和 Catherine Breslin / AI 的更好图像 / CC BY 4.0 在这篇博文中,Laura Martinez Agudelo 基于她对生态学和数字化视觉表现的研究,探索如何描绘“AI 生态图像”。马丁内斯·阿古德洛 (Martinez Agudelo) 在她最近的论文中介绍了五种“生态数字”视觉叙事 - 包括地球 [...]

人工智能正在使新闻语言变得更加重复和可预测——这对我们所有人来说都是一个问题

AI is making journalistic language more repetitive and predictable – and it’s a problem for all of us

Markus Winkler / Unsplash.,CC BY 4.0 作者:Xosé López-García,圣地亚哥德孔波斯特拉大学和 Cristian Augusto Gonzalez Arias,瓦尔帕莱索天主教大学;当媒体、网络和社交媒体上发布的越来越多的文本由机器编写时,语言会发生什么变化?这个问题[...]

SEL 如何利用 Robotiq 消除人体工学伤害并每年自动化 140 万颗螺丝

How SEL Eliminated Ergonomic Injuries and Automated 1.4 Million Screws a Year with Robotiq

当单个协作机器人工作单元解决实际问题、在不到一年的时间内获得全额投资回报并悄然成长为拥有 27 个工作站的自动化项目时,会是什么样子?这正是 Schweitzer Engineering Laboratories (SEL) 在装配线上部署 Robotiq Cobot Components 和螺丝驱动工作单元后所发生的情况。SEL 设计、开发和制造数字产品和系统,为 170 多个国家/地区的关键基础设施提供保护、自动化和控制。 SEL 的使命是让电力更安全、更可靠、更经济,因此质量和可重复性是不容妥协的。当反复出现的人体工程学问题开始导致操作员无法操作时,他们求助于 Robotiq 来解决该问

爱普生机器人将在 Automate 2026 上展示 SafeSense 技术、高性能、紧凑型 SCARA 和 6 轴解决方案,并首次展示爱普生协作机器人

Epson Robots to Showcase SafeSense Technology, High-Performance, Compact SCARA and 6-Axis Solutions and First Look at Epson Collaborative Robot at Automate 2026

Epson Interactive 演示突出了灵活、经济高效的自动化解决方案的广泛性

NEURA Robotics 在 Automate 2026 上展示全栈机器人平台

NEURA Robotics Showcases Full-Stack Robotics Platform at Automate 2026

NEURA 展示其完整的认知机器人产品组合、Neuraverse 平台和 NEURA Gyms 环境

ABB Robotics 在 Automate 2026 上提供全新的行业就绪物理人工智能

ABB Robotics delivers new industry-ready physical AI at Automate 2026

Built Robotics 与 Penn Engineering 的 xLAB 合作伙伴推进建筑中的物理人工智能

Built Robotics and Penn Engineering's xLAB Partner to Advance Physical AI in Construction

安全是此次合作的核心,利用 xLAB 多年开发高性能、安全关键型自主系统的经验以及Built Robotics 用于人员检测和人类安全的专有边缘人工智能模型。