百度网盘、文库联合发布“AI 相机”
6月10日,在百度AI Day开放日上,百度网盘、文库联合发布行业首个“拍存管一体”的“AI相机”,具备全模态输入、处理、输出的系统化完整交付AI能力。
AI相机已在百度网盘App上线,并已接入百度文库App。百度文库还宣布多智能体协作能力“GenFlow超能搭子”全新升级为2.0版本,使其成为率先实现全场景满足、全链路覆盖的多智能体协作应用。
GenFlow超能搭子2.0依托于文库、网盘海量的公私域数据和用户记忆库,可完整交付更懂用户的个性化内容;它可以自主调用各种模型和工具,一次性并行生成多模态、多格式内容;它还支持后链路的编辑环节,在内容创作上灵活度更高。

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AI 时代的“数据之困”,什么是 AI-Ready Data
人工智能(AI)无疑是当今科技领域最激动人心的变革力量,它横跨各个行业,展现出重塑未来的巨大潜力。从智能客服到精准医疗,从自动驾驶到个性化推荐,AI的触角几乎无所不至。然而,在这股AI浪潮之下,一个普遍的困境也日益凸显:许多雄心勃勃的AI项目在起步后便步履维艰,难以实现预期的投资回报,甚至大量试点项目最终未能成功转化为生产力。 这种“雷声大,雨点小”的现象,不禁让人深思:AI的理想与现实之间,究竟横亘着怎样的鸿沟? 追根溯源,这一困境的核心往往直指AI的“食粮”——数据。数据是驱动AI系统洞察、预测和决策的燃料。然而,企业在将数据应用于AI时,普遍面临着一系列严峻挑战: 数据质量参差不齐:不准确、不完整、标签错误或充满噪声的数据是AI项目失败的常见元凶。 数据孤岛与集成难题:数据往往散落在企业内部各个孤立的系统中,格式各异,难以有效整合和统一访问。 缺乏标准化与有效治理:数据格式不统一、元数据缺失、数据血缘关系不清晰以及数据治理机制的薄弱,都为AI应用埋下了隐患。 这些普遍存在的数据问题,实际上反映了许多企业在AI战略上的一个深层错位:即,对AI技术本身抱有极高期望,却忽视了构建坚实数...
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根据CNBC的报道,法国AI初创公司Mistral将推出其首个推理模型Magistral,加入与OpenAI、DeepSeek等全球领先企业的竞争。 Mistral首席执行官亚瑟・门施介绍道,Magistral不仅擅长数学和编码,还能够实现欧洲语言的逻辑推理,突破了美国和中国模型的语言局限性。 今年3月,Mistral已发布240亿参数的Mistral Small 3.1模型,该模型以低成本实现本地运行,部分性能甚至超越OpenAI的GPT-4o mini。5月,Mistral进一步推出了Medium 3模型,这款中量级模型在保持前沿性能的同时,显著降低了企业使用成本,每百万Token输入仅需0.4美元。 Mistral通过技术创新,正逐步提升其在全球AI市场的竞争力,并为多语言应用场景提供更优解决方案。
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