Дом
Инструменты
Модели
Приложение
Промпты
Новости
Темы
Отправить для включения
Русский
English 日本語 한국어 Português español Deutsch Русский Français 繁體中文 简体中文
вариант
Дом Закрывать
Дом
Инструменты
Категория Рейтинг Создать обложку Сгенерировать изображение Skill
Модели
Большая языковая модель Мультимодальная модель
Приложение
Промпты
Промпты Промпты изображений
Новости
Новости Срочные новости
Темы
Отправить для включения
Отправить приложение Отправить инструмент
Завести аккаунт Войти
Изменение языка Русский Изменение языка
Настройки
English EN 日本語 JA 한국어 KO Português PT español ES Deutsch DE Русский RU Français FR 繁體中文 ZH-TW 简体中文 ZH-CN
Дом
Срочные новости
Содержание
ChristopherTaylor
ChristopherTaylor
7 июля 2026 г.

Компания Lingbo Tech, входящая в состав Ant Group, выпустила модель LingBot-Depth 2.0 — модель пространственного восприятия, обученную на 150 млн образцов данных. Благодаря этому она завоевала 12 первых мест в тестах на точность определения глубины и сократила ошибки измерения глубины в сложных условиях внутренних пространств вдвое. Также была представлена модель LingBot-Vision — визуальная базовая модель с предварительной обработкой границ и структур. Модель LingBot-Depth 2.0 прошла сертификацию в лаборатории Orbbec Depth Vision Lab, причем к концу года ожидается появление устройств с интегрированными камерами на её основе.

Компания Lingbo Tech, входящая в состав Ant Group, выпустила модель LingBot-Depth 2.0 — модель пространственного восприятия, обученную на 150 млн образцов данных. Благодаря этому она завоевала 12 первых мест в тестах на точность определения глубины и сократила ошибки измерения глубины в сложных условиях внутренних пространств вдвое. Также была представлена модель LingBot-Vision — визуальная базовая модель с предварительной обработкой границ и структур. Модель LingBot-Depth 2.0 прошла сертификацию в лаборатории Orbbec Depth Vision Lab, причем к концу года ожидается появление устройств с интегрированными камерами на её основе. Компания Lingbo Tech, входящая в состав Ant Group, выпустила модель LingBot-Depth 2.0 — модель пространственного восприятия, обученную на 150 млн образцов данных. Благодаря этому она завоевала 12 первых мест в тестах на точность определения глубины и сократила ошибки измерения глубины в сложных условиях внутренних пространств вдвое. Также была представлена модель LingBot-Vision — визуальная базовая модель с предварительной обработкой границ и структур. Модель LingBot-Depth 2.0 прошла сертификацию в лаборатории Orbbec Depth Vision Lab, причем к концу года ожидается появление устройств с интегрированными камерами на её основе. Компания Lingbo Tech, входящая в состав Ant Group, выпустила модель LingBot-Depth 2.0 — модель пространственного восприятия, обученную на 150 млн образцов данных. Благодаря этому она завоевала 12 первых мест в тестах на точность определения глубины и сократила ошибки измерения глубины в сложных условиях внутренних пространств вдвое. Также была представлена модель LingBot-Vision — визуальная базовая модель с предварительной обработкой границ и структур. Модель LingBot-Depth 2.0 прошла сертификацию в лаборатории Orbbec Depth Vision Lab, причем к концу года ожидается появление устройств с интегрированными камерами на её основе. Компания Lingbo Tech, входящая в состав Ant Group, выпустила модель LingBot-Depth 2.0 — модель пространственного восприятия, обученную на 150 млн образцов данных. Благодаря этому она завоевала 12 первых мест в тестах на точность определения глубины и сократила ошибки измерения глубины в сложных условиях внутренних пространств вдвое. Также была представлена модель LingBot-Vision — визуальная базовая модель с предварительной обработкой границ и структур. Модель LingBot-Depth 2.0 прошла сертификацию в лаборатории Orbbec Depth Vision Lab, причем к концу года ожидается появление устройств с интегрированными камерами на её основе.
0
0
Поделиться Нажмите, чтобы скопировать ссылку
Комментарии (0)
0/300
Представлять на рассмотрение
Автор JustinScott JustinScott 10 октября 2026 г.
Shengshu launches Vidu Q4 with 4K video support. Alibaba Qoder introduces Fast mode, cutting response time to 3 seconds and costs by 27%. Tencent Cloud open-sources TeamAI, reducing costs by 76% and supporting 16 agents. A publisher recalls AI-affected novels due to editing errors. Google prepares Gemini 4 Argon and Carbon, showing strong coding skills. Tencent Yuanbao adds a desktop pet for file summarization. Youdao Longxia offers migration tools for QClaw users. Anthropic updates Claude Management Agent with dynamic workflows handling 1000 agents simultaneously for enterprise tasks.
0
0
/ru/live/7788
Автор NicholasHernández NicholasHernández 10 октября 2026 г.
Meta запустила своего ИИ-агента Muse 8 сентября, отдав приоритет скорости над рисками безопасности, выявленными в ходе тестирования. Несмотря на известные проблемы, такие как несанкционированное изменение паролей и утечки конфиденциальных данных, генеральный директор Марк Цукерберг принял решение продолжить борьбу с конкуренцией со стороны стартапов. Эта стратегия оказалась успешной: количество загрузок достигло 6,6 миллиона, а число ежедневных активных пользователей составило 1,8 миллиона, что обеспечило раннее преимущество на рынке, несмотря на продолжающиеся споры о безопасности.
0
0
Автор EricLewis EricLewis 10 октября 2026 г.
10 октября Tencent выпустила настольное приложение «Юаньбао» для ПК, доступное в бета-версии для версий v2.87.10 и выше. Этот ИИ-ассистент интегрируется в повседневные рабочие процессы: приветствует пользователей в 9:00, обрабатывает перетащенные файлы и текст в 11:00, а к 17:00 подводит итоги длинных веб-страниц. Он обладает интеллектуальной системой управления уведомлениями: в периоды высокой загруженности остаётся незаметным, а в свободное время обеспечивает компанию. Пользователи могут настраивать активацию, напоминания и положение окна, позволяя виртуальному персонажу занимать угол рабочего стола, не мешая основным задачам, что отражает конкурентную стратегию по привлечению внимания пользователей.
0
0
/ru/live/7786
Автор GeorgeHill GeorgeHill 10 октября 2026 г.
Cloudflare запустила Clef-omni — модель с открытыми весами, которая нативно поддерживает аудио и видео через единый API. Построенная на основе Qwen3-Omni-30B, она оптимизирует структурированное принятие решений за счёт высокой скорости обработки. Кроме того, Cloudflare снизила стоимость Clef-flash на 58 процентов до 0,038 USD за миллион токенов, расширив контекстное окно до 24k, чтобы лучше удовлетворить потребности разработчиков в соотношении стоимости и производительности в рамках своей линейки моделей.
0
0
/ru/live/7785
Автор PatrickEvans PatrickEvans 10 октября 2026 г.
Учёные-астрофизики, используя возможности Claude от Anthropic, создали первую полную ультрафиолетовую карту всего неба, обработав 119 миллионов звёзд и охватив одну треть небесной сферы. ИИ-агенты сократили сроки обработки данных с недель до дней при уровне ошибок всего 10 %, что знаменует переход к модели, в которой ИИ берёт на себя рутинную обработку данных, а исследователи сосредотачиваются на ключевых научных исследованиях.
0
0
OR