「持续自我提升式 AI」共找到 11655 篇相关文章
智驾新玩家首秀，“含模量”将成为新标准｜甲子光年
9月28日千里科技召开首次品牌发布会，董事长印奇展示智能辅助驾驶系统能力。其角色从定点车企服务商变为全车企伙伴，首创‘含模量’概念，还公布‘千里计划’，欲构建跨场景智能服务体系。
知名机器人专家喊话：投人形机器人初创公司的数十亿美元，正在打水漂
知名机器人专家罗德尼・布鲁克斯质疑特斯拉、Figure等公司技术路线，称让机器人看人类视频学操作是‘空想’。他指出触觉数据无技术积累、安全有隐患，预测成功‘人形’机器人未来将大不同，投资难量产。
狂涨20.8K star！GitHub 官方出品，强烈推荐！
介绍开源项目 `GitHub Desktop`，它基于Electron开发，用TypeScript编写并使用React框架，支持Windows和Mac，集成常用Git操作，有直观图形界面等特色，助开发者轻松使用Git，目前获20.8K star。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
Anthropic 深夜祭出 Claude Sonnet 4.5，能自主工作 30 小时！CEO：它更像你的同事
昨夜凌晨，Anthropic 推出新一代模型 Claude Sonnet 4.5，官方称其是世界上最好的编码模型等。该模型性能跑分登顶，工程落地能力强，还带来产品生态升级，开放 Agent SDK，误报率降低，价格亲民。
「一页纸」吃透产业链之：人形机器人，Figure链与特斯拉Optimus链
文章聚焦人形机器人，分析其产业处于量产落地拐点，2025 - 2026年是关键期。介绍产业链上中下游情况，指出面临的软硬件挑战，还提及市场规模、主要参与者，重点关注Figure与特斯拉Optimus产业链。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
GUI 精准定位新 SoTA：LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”
多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法，让模型学会主动推理，通过关键区域聚焦等提升定位精度，在基准测试中表现出色。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。