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ClaudeClaude 是 Anthropic 推出的 AI 助手，可通过对话协助写作、阅读资料、分析数据和编程，并将部分任务整理为可继续编辑的文档、表格或演示文件。适合希望把想法、资料和初稿衔接起来的个人与团队。01G
GeminiGemini 是 Google 的 AI 助手，可通过对话协助写作、规划、整理资料和分析上传文件，也可用 Deep Research 围绕一个主题检索资料并生成研究报告。02M
MidjourneyMidjourney 是从文字和参考图片生成视觉作品的 AI 创作工具。可在网页 Create 页面输入提示，比较生成版本，再使用变体、编辑、放大或图像转视频等功能继续创作。03K
KreaKrea 是 AI 视觉创作工作空间，可从文字或参考图生成图片，比较不同模型与变体，再进行编辑、细节增强和放大，也提供视频及其他创意工具入口。04R
RunwayRunway 是集视频生成、视觉编辑和创作流程于一体的 AI 平台。可从文字、图片或已有片段开始，生成或修改镜头，再进行延长、放大和导出，服务于概念短片、广告及其他视觉制作。05S
SunoSuno 是通过文字描述、歌词和参考素材创作歌曲的 AI 音乐平台。用户可生成带人声的歌曲或音乐，再使用编辑、重混与音轨分离等功能继续制作和分享。06E
ElevenLabsElevenLabs 是提供 AI 语音生成、音频创作和语音智能体的平台。创作者可以制作配音、有声书、播客及本地化内容，开发者则可通过 API 接入语音生成、转录和对话能力。07N
Notion AINotion AI 是集成在 Notion 工作空间中的 AI 助手，用于查找团队知识、生成和编辑页面、处理数据库及整理会议内容。它结合工作空间和已连接应用的上下文，帮助把资料查询、内容整理和后续任务放在同一工作环境中完成。08
ClaudeClaude 是 Anthropic 推出的 AI 助手，可通过对话协助写作、阅读资料、分析数据和编程，并将部分任务整理为可继续编辑的文档、表格或演示文件。适合希望把想法、资料和初稿衔接起来的个人与团队。01GGeminiGemini 是 Google 的 AI 助手，可通过对话协助写作、规划、整理资料和分析上传文件，也可用 Deep Research 围绕一个主题检索资料并生成研究报告。02MMidjourneyMidjourney 是从文字和参考图片生成视觉作品的 AI 创作工具。可在网页 Create 页面输入提示，比较生成版本，再使用变体、编辑、放大或图像转视频等功能继续创作。03KKreaKrea 是 AI 视觉创作工作空间，可从文字或参考图生成图片，比较不同模型与变体，再进行编辑、细节增强和放大，也提供视频及其他创意工具入口。04RRunwayRunway 是集视频生成、视觉编辑和创作流程于一体的 AI 平台。可从文字、图片或已有片段开始，生成或修改镜头，再进行延长、放大和导出，服务于概念短片、广告及其他视觉制作。05SSunoSuno 是通过文字描述、歌词和参考素材创作歌曲的 AI 音乐平台。用户可生成带人声的歌曲或音乐，再使用编辑、重混与音轨分离等功能继续制作和分享。06EElevenLabsElevenLabs 是提供 AI 语音生成、音频创作和语音智能体的平台。创作者可以制作配音、有声书、播客及本地化内容，开发者则可通过 API 接入语音生成、转录和对话能力。07NNotion AINotion AI 是集成在 Notion 工作空间中的 AI 助手，用于查找团队知识、生成和编辑页面、处理数据库及整理会议内容。它结合工作空间和已连接应用的上下文，帮助把资料查询、内容整理和后续任务放在同一工作环境中完成。08AI 正在发生
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2026-09-11
沿着时间，追踪变化2026-09-10
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金融サービスChatGPTのご紹介
金融サービスのChatGPTを導入し、財務データとGPT-6 Astraを組み合わせて研究、モデリング、クライアント対応の資料を組み合わせて紹介します.
2026-09-08
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AIと十代の開発に新しい研究のための資金調達助成金
OpenAIが10代の開発、幸福、および安全に影響を与える方法に関する独立した研究をサポートするOpenAIの$ 5,000,000助成プログラムに今すぐ適用して下さい.
2026-09-06
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リサーチアクセラレーション:OpenAI内部のビュー
OpenAIでは、コーディングエージェントがAI研究を再構築しています。 エージェントの使用、実験速度、タスクの複雑性、および研究加速に関する早期データをご覧ください.
2026-09-04
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2026-09-02
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Mapping global methane emissions from space with deep learning
Climate & Sustainability
2026-09-01
沿着时间，追踪变化09-01
ヘルスケア組織は、EHR および追加の業界データを ChatGPT に接続できるようになりました
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2026-08-28
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2026-08-27
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GlucoFM: Foundation model for continuous glucose monitoring
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2026-08-26
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AgentHands: Generating interactive hand gestures for spatially grounded agent conversations in XR
Human-Computer Interaction and Visualization
2026-08-22
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From Atari to EVE Online: Building on 15 Years of AI Research in Games
Google DeepMind partners with game studios to prototype breakthrough AI gameplay.
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2026-08-17
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2026-08-12
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2026-07-31
沿着时间，追踪变化04:36
2026-07-29
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From CUDA to MLX: How K-Search Brings Decades of Kernel Expertise to Apple Silicon
Figure 1: CUDA-to-MLX optimization translation map. CUDA optimization knowledge can be translated into architecture-native MLX strategies rather than copied instruction-for-instruction. We face a new epoch in computing. Hardware is changing rapidly — not just faster GPUs, but a growing range of chips from different vendors, each with its own architecture and often tailored to specific AI workloads. Software is changing just as fast, and AI coding tools now generate in minutes what took months of effort a few years ago. With so much of computing now centered on AI, GPU kernels are a crucial component of its success. These are the low-level programs that run inside the GPU, and writing efficient ones is far from obvious — it takes years of expertise to get right. Transferring a kernel from o
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