Google DeepMind推出了一种旨在通用敏捷性和快速任务适应的高效，设备机器人的模型。这款新产品被称为Gemini Robotics On Device，是Gemini Robotics VLA（Vision Language Action）模型的优化版本，该版本最初于3月推出，以将Gemini 2.0的多模式推理整合到物理应用中。双子座机器人[…]
Shaip Expands GenAI Data Capabilities Amidst Growing Demand for Stable, Scalable Partners
肯塔基州路易斯维尔 - 2025年6月24日 - 随着AI行业的快速发展，组织越来越多地寻求可靠的，企业级的合作伙伴，以高质量，多样性和可扩展的培训数据为其Genai策略提供动力。作为回应，Shaip大大扩展了其数据基础架构和产品，使其作为安全，多模式AI数据集的领先提供商的地位[…]
Soft Computing, Volume 29, Issue 8, April 2025
1）使用GrossoneAuthor（S）：Louis d’Alotopages：3749-37552）遗传算法中的选择噪声分析的无限计算和Büchi自动机分析：Nataliya M. Gulayya M. Gulayya，JoaquínBorregodogogodogogogogogogo-díaz，37777 37 37 37 37 33.部分公制空间代数为代数：Sarvesh Kumar Mishra，Mukesh Kumar Shukla，Akhilesh Kumar Singhpages：3775-37844）演绎系统和R -Congruences and R -Congruence
Variational Rectified Flow Matching
我们研究变异的整流流匹配，该框架通过建模多模式速度矢量场来增强经典的整流流匹配。在推理时，经典的整流流匹配“移动”样品通过沿速度向量场的集成求解普通的微分方程，从源分布到目标分布。在训练时，通过线性插值从源来绘制的耦合样品和一个随机从目标分布中绘制的耦合样品，从而学习了速度矢量场。这导致“地面真相”'速度…
AI Revolutionizes Farming with AWS Tools
它很重要：AI通过使用多模式模型来提高产量，精度和洞察力，通过AWS工具彻底改变了农业。
Build responsible AI applications with Amazon Bedrock Guardrails
在这篇文章中，我们演示了亚马逊基岩护栏如何有助于阻止有害和不希望的多模式内容。使用医疗保险呼叫中心方案，我们介绍配置和测试各种护栏的过程。
Building intelligent AI voice agents with Pipecat and Amazon Bedrock – Part 1
在这一系列帖子中，您将学习如何使用PipeCat构建智能AI语音代理，这是一个用于语音和多模式对话AI代理的开源框架，并在Amazon Bedrock上建立了基础模型。它包括高级参考体系结构，最佳实践和代码样本，以指导您的实施。
ShapeLLM-Omni designad för att förstå och generera 3D-innehåll
Shapellm-oomni是一种全新的多模式AI模型，不仅可以理解和生成文本和图像，还可以生成3D对象。对于AI世界来说，这是向前迈出的一大步，在该世界中，诸如GPT-4O之类的模型仅限于二维媒体。 Shapellm-oomni旨在理解，生成和编辑3D资源，并可以将这些[…] Shapellm-oomni的帖子结合起来，旨在理解和生成3D内容，首先出现在AI新闻中。
Fresh strain of pro-Russian wiper flushes Ukrainian critical infrastructure
破坏性恶意软件一直是普京多模式的WARA的标志，这是针对乌克兰基础设施的雨刮器恶意软件菌株与亲俄罗斯黑客的联系，这是莫斯科不断发展的网络战术的最新迹象。
U.S. Marines, Philippine Forces Train on Anti-Ship Strikes
自4月抵达吕宋岛以来，第三个MLR已进行了许多模拟的消防任务，以支持吕宋海峡和南中国海的美国 - 菲律宾演习。第三海洋沿海团部署了其海军海军远征船舶拦截系统和传感器网络，以模拟整个吕宋海峡的反舰艇罢工，并与...美国海军陆战队，菲律宾邮政部队的支持资产同时在海军新闻上首次出现在海军新闻上。
LGG launches CargoLand – the hub of the future
5亿欧元正在LGG的无与伦比的货物基础设施项目投资。将重新定义各个级别的空中货物处理 - 数字，设备，范围，尺寸，多模式和可持续性。 Cargoland将在2040年完全完成，已被精心计划为货物枢纽的下一代，并将LGG放置在[…]
Forthcoming machine learning and AI seminars: June 2025 edition
该帖子包含计划在2025年6月2日至7月31日之间举行的与AI相关的研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费的，并开放供任何人参加。 2025年6月2日，基础时间序列的基本局限性预测模型：对多模式和严格评估扬声器的需求：丹尼尔[…]
Model Context Protocol: AI Integration Explained
为什么重要的是：模型上下文协议：AI集成解释了MCP如何启用无缝的多模型AI工作流程。
Model Context Protocol: AI Integration Explained
为什么重要的是：模型上下文协议：AI集成解释了MCP如何启用无缝的多模型AI工作流程。
New Amazon Bedrock Data Automation capabilities streamline video and audio analysis
亚马逊基岩数据自动化可帮助组织通过可自定义的多模式分析来简化开发并提高效率。无论是在视频还是音频上，它都消除了非结构化内容处理的繁重提升。新功能使提取量身定制的，生成的AI驱动的见解（如场景摘要，关键主题以及视频和音频的客户意图）变得更快。这可以为用例以提高销售生产率和增强客户体验等用例提供非结构化内容的价值。
CLIP-UP: A Simple and Efficient Mixture-of-Experts CLIP Training Recipe with Sparse Upcycling
混合物（MOE）模型对于在控制推理成本的同时，对于缩放模型的容量至关重要。在将MOE集成到诸如夹子之类的多模型中，可以提高性能，但众所周知，培训这些模型具有挑战性且昂贵。我们提出了剪辑剪辑（剪辑），这是一种有效的替代培训策略，可将预先训练的密集夹模型转换为稀疏的MoE体系结构。通过对各种环境和辅助损失进行广泛的实验，我们证明了剪辑可显着降低训练的复杂性和成本。值得注意的是，我们稀疏的剪辑B/16…
Guide: Installera Gemma 3n på android
在本指南中，我们将向您展示如何在Android手机上轻松安装新的Google Gemma 3N。 Gemma 3N型号可以在2GB RAM上运行。它与双子座Nano共享相同的架构，并旨在出色的性能。 Google增加了合理的理解，因此现在是多模式，[…]帖子指南：Android上的Gemma 3N首次出现在AI新闻中。
Marine Minute: 20.2-25 (Audio Version)
欢迎我是CPL。萨曼莎·波利希（Samantha Pollich）与您的海军陆战队分钟海军陆战队（Minuter Minuter Minuter）与2D Marine Logistics Group准备好获得需要去的物资...如果船只，卡车和飞机无法做到这一点，那么您可能会选择Mules，这可能是下一个最佳选择。一支由15名海军陆战队和2名军人组成的团队在田纳西州罗恩山（Roan Mountain）的动物处理师和包装工课程中学习了如何喂养，马鞍和ta弹。战斗Logisitcs营8，战斗物流团2，2D Marine Logistics Group的后勤负责人Joshua Owen大师Joshua
