Berita
Visi pengkodean keras yang diperoleh: kenaikan kecepatan datang dengan 40 % dari MailChimp dengan harga tata kelola

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang
Seperti banyak institusi selama setahun terakhir, Intuit MailChimp Dicoba Coding Vepi.
Intuit MailChimp menyediakan kemampuan pemasaran dan otomatisasi e -mail. Ini adalah bagian dari organisasi intuit terbesar, yang berada dalam perjalanan tetap dengan Jenderal AI selama beberapa tahun terakhir, ditawarkan sendiri. lutut Dan Agen Kecerdasan Buatan Kemampuan melalui unit bisnisnya.
Meskipun perusahaan memiliki kemampuan AI sendiri, MailChimp telah menemukan kebutuhan dalam beberapa kasus untuk menggunakan alat pengkodean getaran. Semuanya dimulai, seperti banyak hal, mencoba mencapai jadwal waktu yang sangat sempit.
MailChimp perlu menunjukkan alur kerja yang kompleks untuk pelanggan untuk pemangku kepentingan segera. Alat desain tradisional seperti Figma tidak dapat memberikan model awal yang mereka butuhkan. Beberapa insinyur MailChimp telah mencoba alat pengkodean kecerdasan buatan dengan tenang. Ketika mencapai tekanan tenggat waktu, mereka memutuskan untuk menguji alat -alat ini dengan tantangan nyata bagi bisnis.
AI Impact Series kembali ke San Francisco – 5 Agustus
Tahap selanjutnya dari kecerdasan buatan di sini – apakah Anda siap? Bergabunglah dengan para pemimpin dari Block, GSK dan SAP untuk mengambil tampilan eksklusif tentang cara memulai kembali agen independen dari tugas alur kerja yayasan-dari keputusan dalam waktu yang sebenarnya untuk otomatisasi komprehensif.
Mengamankan tempat Anda sekarang – ruang terbatas: https://bit.ly/3guPlf
“Kami sudah memiliki posisi yang menarik karena kami membutuhkan model pendahuluan untuk beberapa hal untuk para pemangku kepentingan kami, pada dasarnya hampir langsung, itu adalah alur kerja yang sangat rumit yang kami butuhkan untuk model awal,” Shevang Shah, kepala arsitek di Intuit Mailchimp, mengatakan kepada VentureBeat.
Insinyur MailChimp menggunakan alat pengkodean VEPBY dan terkejut dengan hasilnya.
Shah berkata: “Mungkin saja dibutuhkan hari -hari itu untuk melakukannya,” kata Shah. Kami berhasil melakukan ini dalam waktu dua jam, yang sangat menarik.
Sesi model awal memicu surat yang lebih luas dari alat pengkodean kecerdasan buatan. Sekarang, menggunakan alat -alat ini, perusahaan telah mencapai kecepatan pengembangan hingga 40 % lebih cepat sambil belajar pelajaran penting tentang tata kelola dan memilih alat manusia dan pengalaman yang dapat diterapkan oleh lembaga lain segera.
Pengembangan dari tanya jawab “untuk melakukan ini untuk saya”
Perjalanan MailChimp mencerminkan perubahan yang lebih luas dalam bagaimana pengembang berinteraksi dengan kecerdasan buatan. Awalnya, insinyur menggunakan AI untuk mengonversi untuk mendapatkan panduan dasar dan saran algoritma.
“Saya pikir bahkan sebelum pengkodean getaran menjadi sesuatu, banyak insinyur sudah mendapat manfaat dari alat kecerdasan buatan saat ini dan berbicara untuk melakukan beberapa bentuk – hei, apakah ini algoritma yang tepat untuk hal yang saya coba selesaikan?” Catatan Shah.
Model ini berubah terutama dengan alat pengkodean AI modern. Alih -alih pertanyaan dan jawaban sederhana, penggunaan alat menjadi lebih banyak tentang melakukan beberapa pekerjaan pengkodean.
Pergeseran dari konsultasi ke mandat ini adalah untuk mengusulkan nilai dasar yang sedang diperjuangkan oleh institusi saat ini.
Mailchimp dengan sengaja mengandalkan platform pengkodean AI yang disengaja, bukan satu penyatuan. Perusahaan menggunakan indikator, windsurf, mupment, qodo dan github kopilot berdasarkan visi dasar tentang spesialisasi.
Shah berkata: “Apa yang kami sadari, tergantung pada siklus pengembangan perangkat lunak Anda, alat yang berbeda memberi Anda manfaat yang berbeda atau pengalaman yang berbeda, seperti kehadiran seorang insinyur yang bekerja dengan Anda.”
Pendekatan ini mencerminkan bagaimana institusi menggunakan berbagai alat khusus untuk berbagai tahap pengembangan. Perusahaan menghindari solusi tunggal yang sesuai dengan semua orang yang mungkin unggul di beberapa daerah dengan kinerja yang buruk di orang lain.
Strategi ini muncul dari tes praktis alih -alih perencanaan teoretis. MailChimp telah menemukan melalui penggunaan bahwa alat yang berbeda mengungguli berbagai tugas dalam kemajuan pengembangan.
Kerangka kerja tata kelola mencegah kekacauan pengkodean kecerdasan buatan
Pusat pengkodean pengkodean terpenting di MailChimp tentang tata kelola. Perusahaan telah menerapkan pegangan dan operasi berbasis kebijakan yang dapat beradaptasi dengan perusahaan lain.
Kerangka kerja kebijakan mencakup ulasan internasional amnesti yang bertanggung jawab atas publikasi berbasis kecerdasan buatan yang memengaruhi data pelanggan. Kontrol operasi yang dijamin memastikan bahwa pengawasan manusia masih pusat. Kecerdasan buatan dapat melakukan simbol awal, tetapi persetujuan manusia masih diperlukan sebelum menerbitkan simbol produksi apa pun.
“Akan selalu ada manusia di episode ini,” Shah menegaskan. “Akan selalu ada seseorang yang harus meningkatkan, dan kita harus memeriksa ini, dan memastikan untuk menyelesaikan masalah yang tepat.”
Pendekatan lapisan ganda ini membahas masalah umum di antara institusi. Perusahaan menginginkan keunggulan kecerdasan buatan, sambil mempertahankan kualitas simbol dan standar keamanan.
Pembatasan konteks membutuhkan klaim strategis
Mailchimp menemukan bahwa alat pengkodean kecerdasan buatan menghadapi batasan yang luar biasa. Alat memahami pola pemrograman umum, tetapi tidak memiliki pengetahuan bisnis yang spesifik.
“Saya telah belajar kecerdasan buatan dari standar industri sebanyak mungkin, tetapi pada saat yang sama, itu mungkin tidak sesuai dengan perjalanan pengguna kami saat ini sebagai produk.”
Wawasan ini menyebabkan kesadaran yang menentukan. Pengkodean kecerdasan buatan yang sukses mengharuskan para insinyur untuk memberikan konteks yang semakin spesifik melalui klaim yang dibuat dengan cermat berdasarkan pengetahuan teknis dan komersial mereka.
“Saya masih perlu memahami teknologi, bisnis, bidang, rekayasa sistem, dan aspek hal -hal pada akhirnya, membantu kecerdasan buatan untuk memperkuat apa yang Anda ketahui dan apa yang dapat Anda lakukan,” jelas Shah.
Efek praktis dari institusi: Tim membutuhkan pelatihan pada kedua alat dan bagaimana mengomunikasikan konteks pekerjaan ke sistem kecerdasan buatan secara efektif.
Kesenjangan khas untuk produksi masih penting
Alat pengkodean kecerdasan buatan unggul dalam model primer yang cepat, tetapi MailChimp belajar bahwa model awal tidak menjadi simbol yang siap -untuk. Kompleksitas integrasi, persyaratan keamanan, dan pertimbangan struktur sistem masih membutuhkan pengalaman manusia yang hebat.
Shah memperingatkan: “Hanya karena kita memiliki model pendahuluan di tempatnya, kita tidak boleh melompat ke kesimpulan bahwa ini dapat dilakukan pada beberapa waktu.” “Model awal tidak sama dengan mengambil model awal ke produksi.”
Pelajaran ini membantu lembaga untuk memberikan harapan yang realistis tentang dampak alat pengkodean kecerdasan buatan pada jadwal waktu pengembangan. Alat sangat membantu dalam model awal dan pengembangan awal, tetapi mereka bukan solusi ajaib untuk seluruh siklus pengembangan perangkat lunak.
Transformasi strategis dari fokus menuju pekerjaan bernilai lebih tinggi
Efek transformasional tidak lebih kecepatan. Alat memungkinkan insinyur untuk fokus pada kegiatan bernilai lebih tinggi. MailChimp sekarang menghabiskan lebih banyak waktu dalam desain sistem, arsitektur, dan penyelesaian alur kerja pelanggan alih -alih tugas pengkodean berulang.
“Ini membantu kita menghabiskan lebih banyak waktu dalam desain dan arsitektur sistem,” Shah menjelaskan. “Lalu, bagaimana kita bisa menggabungkan semua alur kerja bersama untuk pelanggan kita dan tugas yang kurang duniawi.”
Pergeseran ini menunjukkan bahwa lembaga harus mengukur keberhasilan pengkodean kecerdasan buatan dengan cara yang melebihi produktivitas. Perusahaan harus melacak nilai strategis pekerjaan yang sekarang dapat ditentukan oleh pengembang manusia.
Kesimpulan dari institusi
Untuk lembaga yang ingin kepemimpinan dalam peningkatan pengembangan organisasi matematika, pengalaman MailChimp menunjukkan prinsip yang menentukan. Keberhasilan membutuhkan perlakuan alat pengkodean kecerdasan buatan sebagai asisten canggih yang mengobarkan pengalaman manusia daripada menggantinya.
Organisasi yang menguasai keseimbangan ini akan mendapatkan keuntungan kompetitif yang berkelanjutan. Mereka akan mencapai campuran kemampuan teknis yang benar sambil mengawasi manusia, mempercepat dengan tata kelola dan produktivitas dalam kualitas.
Untuk lembaga yang ingin mengadopsi alat pengkodean kecerdasan buatan nanti dalam kursus, perjalanan MailChimp menyediakan dari pengalaman berbasis krisis hingga perencanaan sistematis. Wawasan utama masih konsisten: Amnesty International meningkatkan pengembang manusia, tetapi pengalaman dan pengawasan manusia masih diperlukan untuk keberhasilan produksi.
Tautan sumber
Berita
Runloop menjatuhkan $ 7 juta untuk menjalankan agen pengkodean kecerdasan buatan dengan devbox berdasarkan kelompok rekan sejawat

Runloop “menghasilkan kesenjangan produksi” untuk agen pengkodean kecerdasan buatan, yang membantu
Tautan sumber
Berita
Kamboja untuk nominasi Trump untuk Hadiah Selemen Nobel Perdamaian dengan Thailand

baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
Kamboja akan mencalonkan Presiden Donald Trump untuk Hadiah Nobel Perdamaian setelah ia membantu negara itu mencapai perjanjian gencatan senjata untuk mengakhiri oposisi perbatasannya dengan Thailand.
Sun Chantol, Wakil Perdana Menteri Kamboja, berterima kasih kepada Trump karena membawa perdamaian ke wilayah tersebut sambil berbicara dengan koresponden sebelumnya pada hari Jumat di ibukota Bennah di negara itu.
Chanteol mengatakan bahwa presiden AS layak mendapatkan pencalonannya untuk Hadiah Nobel Perdamaian, hadiah internasional untuk reputasi tertinggi yang diberikan kepada seseorang atau organisasi untuk “persekutuan antar negara” yang lebih banyak.
“Kami mengakui upaya besarnya untuk perdamaian,” kata Changul.
Thailand, Kamboja mencapai gencatan senjata untuk mengakhiri konflik yang menggusur 260.000, kata Trump
Kamboja akan mencalonkan Presiden Donald Trump untuk Hadiah Nobel Perdamaian. (Foto AP/Mark Schiesfelbein)
Perdana Menteri Israel Benjamin Netanyahu mengatakan bulan lalu bahwa ia telah mencalonkan Trump untuk Hadiah Nobel Perdamaian, dan para pejabat Pakistan mengatakan pada bulan Juni mereka merekomendasikan agar ia diberi perannya dalam membantu mengakhiri konfliknya dengan India.
Trump mendesak gencatan senjata minggu lalu ketika dia berbicara dengan para pemimpin Kamboja dan Thailand dan mengancam untuk tidak kembali ke “meja perdagangan” dengan negara -negara Asia Tenggara sampai pertempuran berhenti.
Gencatan senjata di Malaysia dinegosiasikan pada hari Senin, yang mengakhiri konflik terberat antara kedua negara selama lebih dari satu dekade.
Trump mengatakan kepada wartawan selama perjalanan terakhirnya ke Skotlandia: “Banyak orang tewas dan saya berurusan dengan dua negara sejalan dengan mereka dengan sangat baik, dan sangat mirip dari negara -negara tertentu. Mereka berjuang selama 500 tahun.
Trump menyerukan gencatan senjata segera antara Kamboja dan Thailand di tengah meningkatnya kekerasan

Wakil Perdana Menteri Kamboja Sun Changul mengatakan Trump layak mendapatkan pencalonannya untuk Hadiah Nobel Perdamaian. (Gambar Getty)
Setelah berita gencatan senjata, sekretaris pers Gedung Putih Caroline Levitte di X menulis bahwa keterlibatan langsung Trump mengarah ke gencatan senjata.
Dia berkata, “Presiden Trump telah mencapai ini. Beri dia Hadiah Nobel Perdamaian!”
Pertempuran dimulai minggu lalu setelah ledakan tambang bumi di sepanjang perbatasan, lima tentara Thailand terluka. Setiap pihak menyalahkan yang lain untuk memulai bentrokan lima hari.
Setidaknya 43 orang tewas dan lebih dari 300.000 orang mengungsi di kedua sisi perbatasan.
“Aku berkata,” Aku tidak ingin berdagang dengan siapa pun yang saling membunuh, “Trump melanjutkan ketika dia berada di Skotlandia.” Jadi kami baru saja mendapatkannya. Kepala menteri yang mencapai mereka akan dipanggil dengan baik, dan mereka berbicara kepada mereka segera setelah pertemuan ini dan memberi selamat kepada mereka. Tapi itu adalah kehormatan besar untuk berpartisipasi dalam hal itu. Ini adalah perang yang sangat buruk. Perang ini sangat buruk. “

Perdana Menteri Malaysia Anwar Ibrahim, Pusat Perdana Menteri di Kamboja Hun Manit, Kiri, dan Perdana Menteri Bertindak di Thailand, Fmtamem dan Yuhayahay, setelah berbicara tentang gencatan senjata antara Thailand dan Cambodia di Potragaya, Malaysia, pada hari Senin 28 Juli. (Mohd Rasfan/Pool Photo via AP)
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
Chanteol, yang juga merupakan negosiator komersial terbaik di Kamboja, mengatakan negaranya juga berterima kasih kepada Trump dengan mengurangi tingkat tarif 19 %.
Chanteol mengatakan kepada Reuters bahwa administrasi Trump awalnya mengancam tarif 49 % sebelum menguranginya menjadi 36 %, tingkat yang akan merusak sektor dan sepatu Campodia yang vital.
Reuters berkontribusi pada laporan ini.
Berita
Saya mendengar tentang alat “riset mendalam” kecerdasan buatan … sekarang manus meluncurkan “penelitian luas” yang berputar lebih dari 100 agen untuk mencapai web untuk Anda

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang
Startup AI Singapura ManusBerita utama surat kabar awal tahun ini karena pendekatannya terhadap platform kebetulan multi -agen untuk konsumen dan “profesional” (profesional yang ingin mengoperasikan operasi kerja), kembali ke penggunaan baru yang menarik dari teknologinya.
Sementara banyak penyedia kecerdasan buatan utama seperti OpenAi dan Google dan xi “Penelitian mendalam” atau “peneliti yang dalam” telah meluncurkan faktor -faktor kecerdasan buatan yang menghasilkan beberapa menit atau berjam -jam penelitian yang luas dan dalam waktu di internet dan menulis laporan komprehensif dengan baik -digunakan atas nama pengguna, dan Manus mengambil pendekatan yang berbeda.
itu Perusahaan baru saja mengumumkan “penelitian luas”, Fitur eksperimental baru yang memungkinkan pengguna untuk melakukan tugas dan ukuran besar dengan memanfaatkan kekuatan agen kecerdasan buatan paralel-bahkan lebih dari 100 pada satu waktu, semua fokus pada menyelesaikan satu tugas (atau serangkaian sub-tugas yang menyerahkan tujuan yang disebutkan di atas).
Sebelumnya dilaporkan bahwa ia menggunakan model Anthropor Claude untuk menjalankan platformnya.
AI Impact Series kembali ke San Francisco – 5 Agustus
Tahap selanjutnya dari kecerdasan buatan di sini – apakah Anda siap? Bergabunglah dengan para pemimpin dari Block, GSK dan SAP untuk mengambil tampilan eksklusif tentang cara memulai kembali agen independen dari tugas alur kerja yayasan-dari keputusan dalam waktu yang sebenarnya untuk otomatisasi komprehensif.
Mengamankan tempat Anda sekarang – ruang terbatas: https://bit.ly/3guPlf
Perawatan paralel untuk penelitian, ringkasan dan output kreatif
di dalam Video telah diposting di akun X resmiCo -founder Manus dan ilmuwan utama Yichao ‘Peak’ Ji menunjukkan penawaran eksperimental untuk penelitian ekstensif untuk membandingkan 100 sepatu olahraga.
Untuk menyelesaikan tugas, penelitian ekstensif berkisar di sekitar Manus segera 100 cabang simultan – yang masing -masing ditugaskan untuk menganalisis desain satu sepatu, harga dan ketersediaannya.
Hasilnya adalah matriks penyortiran yang dikirimkan di masing -masing spreadsheet dan halaman web dalam beberapa menit.
Perusahaan menyarankan bahwa penelitian ekstensif tidak terbatas pada analisis data. Ini juga dapat digunakan untuk tugas -tugas kreatif seperti menjelajahi desain.
Dalam salah satu skenario, agen manus dibuat secara bersamaan, desain stiker di 50 pola visual yang berbeda, dan aset olahan dalam file zip yang dapat diisi.
Menurut Manus, fleksibilitas ini berasal dari sistem di tingkat sistem untuk perawatan dan komunikasi paralel, agen.
Dalam video, Peak menjelaskan bahwa pencarian luas adalah aplikasi pertama untuk peningkatan simulasi virtual dan arsitektur yang mampu membatasi kapasitas akun 100 kali yang melebihi penawaran awal.
Fitur ini dirancang untuk diaktifkan secara otomatis selama tugas yang memerlukan analisis skala besar, tanpa sakelar manual atau konfigurasi yang diperlukan.
Ketersediaan dan harga
Penelitian luas tersedia dari pengguna di Manus Pro Plan dan akan tersedia secara bertahap bagi mereka yang dalam paket dasar dan dasar. Sampai sekarang, harga berlangganan manus telah diatur sebagai berikut sebulan.
- bebas – Ini termasuk $ 0 per bulan 300 pembaruan harian, akses ke mode obrolan, satu tugas simultan, dan satu tugas yang dijadwalkan.
- penting – Dolar bulanan akan menambah jam kredit 1900 (+1.900 bonus selama penawaran terbatas), 2 misi simultan dan terbarukan, akses ke model canggih dalam posisi agen, gambar/video/pembuatan video, dan sumber data eksklusif.
- plus – Ini melebihi 39 dolar per bulan hingga 3 tugas simultan dan 3 terjadwal, dan 3.900 jam kredit (+3.900 bonus), dan mencakup semua fitur dasar.
- Profesional -199 dolar/bulan menyediakan 10 tugas sinkron, 10 tugas terjadwal, 19.900 jam kredit (+19.900 bonus), akses awal ke fitur versi percobaan, kemeja manus, dan fitur lengkap fitur termasuk alat agen canggih dan pembuatan konten.
Ada juga diskon 17 % untuk harga ini untuk pengguna yang ingin membayar setiap tahun.
Peluncuran tergantung pada infrastruktur yang disajikan dengan Manus awal tahun ini, yang oleh perusahaan digambarkan bukan hanya agen Amnesty International, tetapi platform komputasi awan pribadi.
Setiap sesi manus bekerja pada perangkat virtual khusus, yang memungkinkan pengguna untuk mengakses akun cloud yang terorganisir melalui bahasa alami-persiapan yang dianggap perusahaan untuk memungkinkan alur kerja AI untuk tujuan umum.
Melalui penelitian yang luas, pengguna Manus dapat mendelegasikan penelitian atau eksplorasi kreatif di seluruh lusinan atau bahkan ratusan subkontraktor.
Tidak seperti sistem multi-agen tradisional dengan peran yang telah ditentukan sebelumnya (seperti manajer, programmer atau perancang), setiap sub-kelompok dalam penelitian luas adalah manus yang sepenuhnya mampu, bukan spesialis untuk pekerjaan peran tertentu secara mandiri dan mampu mengambil alih tugas umum apa pun.
Perusahaan mengatakan bahwa keputusan arsitektur ini membuka pintu bagi tugas -tugas yang fleksibel dan dikembangkan yang tidak terbatas pada template padat.
Apa manfaat dari penelitian mendalam?
Makna implisit tampaknya adalah bahwa operasi semua faktor ini secara paralel lebih cepat dan akan mengarah pada kelompok produk kerja yang lebih baik dan lebih bervariasi di luar laporan penelitian, tidak seperti faktor “penelitian mendalam” individu yang ditunjukkan oleh penyedia kecerdasan buatan lainnya atau ditawarkan.
Tetapi sementara Manus meningkatkan penelitian ekstensif sebagai penetrasi secara paralel dengan agen, perusahaan tidak memberikan bukti langsung bahwa melahirkan lusinan atau ratusan subkontraktor lebih efektif daripada memiliki tugas perawatan kapasitas tunggal secara berturut -turut.
Versi ini tidak termasuk kriteria kinerja, perbandingan, atau interpretasi teknis untuk membenarkan badan pendekatan ini-seperti meningkatkan penggunaan sumber daya, kompleksitas koordinasi, atau kekurangan potensial. Ini juga tidak memiliki detail tentang bagaimana internalis bekerja sama, bagaimana menggabungkan hasil, atau apakah sistem memberikan keuntungan yang terukur dalam kecepatan, akurasi atau biaya.
Akibatnya, sementara keuntungan menunjukkan ambisi arsitektur, manfaat praktisnya tetap pada metode yang lebih sederhana yang tidak terbukti berdasarkan informasi yang diberikan.
Sub -factor memiliki catatan campuran secara umum secara umum, sejauh ini …
Sementara implementasi penelitian Manus yang luas ditempatkan sebagai canggih dalam sistem agen kecerdasan buatan umum, ekosistem yang lebih luas telah menyaksikan hasil beragam dengan metode yang sama.
Misalnya, aktif Reddit, pengguna simbol Claude yang dijelaskan sendiri Ketakutan tentang simbolnya yang lambat dan mengonsumsi sejumlah besar simbol, dan memberikan visi terbatas untuk implementasi.
Titik nyeri umum termasuk kurangnya protokol koordinasi antara faktor -faktor, kesulitan dalam memperbaiki kesalahan, dan kinerja tidak teratur selama periode beban tinggi.
Tantangan -tantangan ini tidak selalu tercermin dalam implementasi Manus, tetapi mereka menyoroti kompleksitas pengembangan kerangka kerja multi -agen yang kuat.
Manus mengakui bahwa penelitian ekstensif masih eksperimental dan mungkin datang dengan beberapa pembatasan dengan pengembangan berkelanjutan.
Kami melihat ke depan
Dengan penelitian yang luas, Manus memperdalam komitmennya untuk mendefinisikan kembali bagaimana pengguna berinteraksi dengan agen kecerdasan buatan dalam skala besar.
Sementara platform lain bergulat dengan tantangan teknis dari koordinasi dan keandalan subagent, pendekatan manus mungkin merupakan ujian apakah agen agen-mengambil stereotip yang sempit dapat memenuhi visi kerja sama dan multi-utusan AI.
Perusahaan menyinggung ambisi yang lebih luas, menunjukkan bahwa infrastruktur di balik penelitian ekstensif meletakkan dasar untuk pertunjukan di masa depan. Pengguna dan adegan industri akan memperhatikan apakah gelombang baru dari struktur agen ini dapat naik ke tingkat kemampuannya – atau apakah tantangan yang terlihat di tempat lain di bidang kecerdasan buatan pada akhirnya akan diambil.
Koreksi: Artikel ini awalnya disebutkan secara tidak benar bahwa Manus berbasis di Cina ketika tidak; Dia ada di Singapura. Dia juga mengutip laporan sebelumnya bahwa mereka menggunakan model Alibaba Qwen; TIDAK. Kami telah memperbarui dan menyesali kesalahan.
Tautan sumber
- Berita8 tahun ago
These ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
Disney’s live-action Aladdin finally finds its stars
- Berita8 tahun ago
Mod turns ‘Counter-Strike’ into a ‘Tekken’ clone with fighting chickens