「协同体系」共找到 1011 篇相关文章
刚刚，OpenAI正式发布o3-pro！奥特曼激动更新博客：温和的奇点
今日凌晨，OpenAI发布o3-pro，Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色，但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一，此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。
对话智源王仲远：具身智能“小组赛”才刚刚开打，机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈，AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列，试图打破具身智能“循环悖论”，做具身智能的“安卓”，还提出大小脑协同策略，认为具身智能“小组赛”未结束。
Agent Skill规范、构建与设计模式
文章深入解析 Agent Skill 的规范、构建与设计模式。介绍了 Skill 规范标准、三层渐进式加载机制和触发机制，阐述了 Skill-Creator 和 Writing-Skills 的核心思想，还总结了 Google 的 5 种 Skill 设计模式，最后指出 Skill 生态已形成完整知识体系。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench，涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点，配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳，提升空间大。
高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。
TRAE 推出【开发者个人 Agent】，本周限免
TRAE 推出面向开发者的个人 Agent「TRAE 宝」，专精于本地开发与项目管理，即日起至周日24点开启任务限免，使用时不消耗积分。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发：问鼎评测基准最强具身大脑，刷新跨本体多机协作技术范式
近日，智源研究院发布具身大脑 RoboBrain 2.0 32B 版与跨本体大小脑协同框架 RoboOS 2.0 单机版。前者突破能力瓶颈，在多项基准测试表现优异；后者性能提升，实现轻量化部署。二者双擎联动推动机器人迈向群体智能，且已全面开源。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。