Suchergebnisse für "AGENT"
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01:06

Der interne Google-Programmieragent „Agent Smith“ wurde so berühmt, dass er gedrosselt wurde, und Mitarbeitende können die Backend-Codierung mit dem Smartphone anweisen

Google-Mitarbeiter verwenden ein internes KI-Tool namens Agent Smith, das Aufgaben wie Programmierung automatisch erledigen kann und aufgrund eines Anstiegs der Nutzerzahlen den Zugriff einschränkt. Agent Smith basiert auf der Antigravity-Plattform, unterstützt asynchrone Ausführung und automatische Dokumentenabfrage. Google plant, das KI-Tool intern zu fördern und die Nutzung in die Leistungsbewertung einzubeziehen.
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09:42

UXLINK gibt den AI-Agent-Roadmap bekannt, plant eine Aufwertung des Geschäftsmodells und der Token-Ökonomie.

27. März, das Web3-Social-Projekt UXLINK gab ein Update der Ökosystem-Strategie bekannt und führte den UX Agent sowie ein KI-Sozialnetzwerk ein. Es verbindet die Social-Growth-Ebene und KI-Technologien, um die Inhalte zu optimieren und zu automatisieren. Das neue Modell wird die Token-Ökonomie durch Abstimmungen in der Community anpassen. Ziel ist der Aufbau eines intelligenten Social-Netzwerks, in dem Mensch und KI koexistieren, und der Schutz der Interessen bestehender Nutzer.
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09:21

UXLINK legt einen neuen KI-Agent-Entwicklungsplan offen und plant, das Geschäftsmodell sowie Token-Ökonomik zu verbessern

Web3 soziale Infrastrukturprojekt UXLINK kündigt ein Upgrade seiner ökologischen Strategie an und führt UXLINK Agent und ein KI-Soziales Netzwerk ein. Neue Technologien werden die Inhaltsoptimierung und intelligente Suche unterstützen und das Wachstum sozialer Konten fördern. Das Geschäftsmodell und die Token-Ökonomie werden ebenfalls angepasst, um sicherzustellen, dass die Mitglieder der Gemeinschaft von den Vorteilen des KI-Zeitalters profitieren.
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09:19

Trust Wallet hat ein AI-Agenten-Wallet-Toolkit eingeführt: Selbstverwahrung + automatisierter Handel tritt in eine neue Phase ein.

Trust Wallet beschleunigt die Entwicklung im Bereich KI und führt das Trust Wallet Agent Kit ein, das es KI-Agenten ermöglicht, mit der Genehmigung der Benutzer On-Chain-Operationen auszuführen und den Übergang von Krypto-Wallets von einem „Speicherwerkzeug“ zu einem „intelligenten Ausführungseingang“ zu vollziehen. Dieses Tool unterstützt ein Multi-Chain-Ökosystem und verbessert die automatischen Entscheidungsfähigkeiten von Web3-Anwendungen, wobei Benutzer Strategien festlegen können, die das System automatisch ausführt. In Zukunft wird ein Agentenmarkt eingerichtet, um die Plattformierung des Wallet-Ökosystems weiter voranzutreiben.
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08:05

Trust Wallet hat das AI Agents Development Kit TWAK eingeführt, um 220 Millionen Nutzern weltweit Handelsmöglichkeiten mit AI-Agenten zu bieten.

Trust Wallet hat das Trust Wallet Agent Kit (TWAK) veröffentlicht, das die Ausführung von Token-Transaktionen und weiteren Aktionen auf mehreren öffentlichen Blockchains unterstützt, sowie zwei Modi: Automatisierung und Empfehlungen. CEO Felix Fan sagte, dass TWAK darauf ausgelegt ist, die Nutzererfahrung zu vereinfachen; in Zukunft werde es zudem weitere KI-Funktionen integrieren und einen Marktplatz für Agentenstrategien einführen.
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06:30

Leiter des Xiaomi MiMo-Großmodells: Dieses Jahr könnte das Token-Wachstum bis zu 100-fach erreichen, der Wettbewerb verschiebt sich auf Rechenleistung und Energie

Xiaomi MiMo Chief Model Officer Luo Fuli stated at the 2026 Zhongguancun Forum that the rapid progress of large models and the promotion of agent frameworks have led to a significant increase in inference demand, with token growth approaching 10 times and potentially reaching 100 times this year. Industry competition has now expanded to the levels of computing power, inference chips, and energy.
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05:07

20B-Kleinmodell-Suchfähigkeit erreicht GPT-5 und Opus: Vektordatenbank Chroma Open Source Agent Suchmodell Context-1

Das Open-Source-Vektor-Datenbank Chroma hat Context-1 veröffentlicht, ein Suchmodell mit 20 Milliarden Parametern für Multi-Runden-Abfragen. Das Modell verwendet eine selbsteditierende Kontexttechnik und wurde mittels Reinforcement Learning und Kursmechanismen auf Multiple-Task-Training optimiert, zeigt hervorragende Leistungen, insbesondere in den Bereichen Web, Finanzen und Recht, und demonstriert auch branchenübergreifende Suchfähigkeiten im E-Mail-Bereich.
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