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,🛠️ Manus是基于Claude Sonnet构建的系统，配备29种工具，但未实现多智能体功能。,🌟 METAL 框架由 UCLA、UC Merced 与 Adobe 联合提出，旨在优化图表生成过程。

Manus AI系统刚上线便吸引了大量用户关注，然而不久后系统被用户jian破解，获取了重要信息。该系统并非独立模型，而是基于Claude Sonnet构建，并配备29种工具。Manus团队对此回应，强调用户可以直接访问沙盒，代码仅用于接收命令，并表示将开源更多内容。季逸超提到使用Claude及Qwen微调版本，正在测试Claude3.7，期待其更新潜力。,📈 实验结果表明，METAL 在图表生成的准确性和一致性方面优于传统方法，展现出良好的实用潜力。,然而，这种策略也带来了一些挑战。随着 AI 计算成本的转嫁，消费者可能需要频繁更新设备，这将产生更多的电子垃圾。此外，硬件的差异可能会导致用户体验不均衡，尤其是在教育领域，这可能加剧不平等的情况。,生成性 AI 的成本是相当高昂的。以市场领先者 OpenAI 为例，尽管该公司去年实现了37亿美元的收入，但支出却高达90亿美元，造成了大约50亿美元的净亏损。OpenAI 的运营成本主要由两个部分组成:模型的训练和推理。随着用户基数的增长，推理的成本也在不断增加。,在实验中，METAL 在 ChartMIMIC 数据集上进行了性能评估，结果显示其在文本清晰度、图表类型准确性、色彩一致性和布局精度等优于传统方法。与开源模型 LLAMA3.2-11B 和闭源模型 GPT-4O 的比较显示，METAL 生成的图表更接近参考图的准确性。

🎓 强调加强 AI 新职业规划与技能培训，帮助低收入群体适应新岗位。,微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉最近表示，尽管公司在 AI 技术上投入了巨资，但目前为止，这些技术所带来的价值并不显著。这一系列举措似乎反映了微软并未在 AI 投资上后退，而是在探索新的盈利模式，试图将成本转嫁给消费者。,🔍 有道通过高质量翻译语料和先进算法提升翻译质量，满足专业需求。,,METAL 的模块化设计是其一大亮点。它通过将视觉解读和代码生成的任务分配给不同的代理，使每个代理可以专注于其特定功能。这种方法确保了图表的视觉和技术元素都得到充分考虑和调整，从而提高了生成图表的准确性和一致性。

,METAL 框架包括四个关键代理:生成代理、视觉评估代理、代码评估代理和修订代理。生成代理负责初步生成 Python 代码，视觉评估代理评估生成的图表与参考图的相符程度，代码评估代理审查生成的代码以捕捉任何语法或逻辑错误，最后修订代理根据评估反馈调整代码。,生成性 AI 的成本是相当高昂的。以市场领先者 OpenAI 为例，尽管该公司去年实现了37亿美元的收入，但支出却高达90亿美元，造成了大约50亿美元的净亏损。OpenAI 的运营成本主要由两个部分组成:模型的训练和推理。随着用户基数的增长，推理的成本也在不断增加。,📈 在数学、推理和对齐性上，该模型超越了GPT-4o-0806等多个顶尖模型，展现出强劲竞争力。,11、亚马逊云科技率先推出完全托管DeepSeek-R1，企业AI部署再添利器

💼 公司在2024年营收达到19.2亿美元，但净亏损扩大至8.634亿美元。,Manus AI系统刚上线便吸引了大量用户关注，然而不久后系统被用户jian破解，获取了重要信息。该系统并非独立模型，而是基于Claude Sonnet构建，并配备29种工具。Manus团队对此回应，强调用户可以直接访问沙盒，代码仅用于接收命令，并表示将开源更多内容。季逸超提到使用Claude及Qwen微调版本，正在测试Claude3.7，期待其更新潜力。,该机器人的硬件和软件采用模块化设计，客户可以根据需要使用不同的上半身、下半身和末端执行器配置。此外，HMND01还提供多种保护外衣，以保护其系统及周围环境。Humanoid 公司计划以低总拥有成本（TCO）实现 HMND01的大规模商业化生产，其主要应用领域将从工业开始，包括货物搬运、分拣打包、组件处理等，未来还计划拓展到零售、制造、物流和仓储中心。,🎓 强调加强 AI 新职业规划与技能培训，帮助低收入群体适应新岗位。,2025年的人工智能市场正在经历剧烈的变化，企业和消费者对AI工具的使用方式快速转变。Poe的报告揭示了用户交互的使用模式，显示出文本、图像和视频生成技术的竞争格局正在发生变化。传统巨头面临新兴竞争者的挑战，市场份额的剧烈波动预示着持续创新的重要性。