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AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试,由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力,通过信息梯度设计,让模型在不同指导量下完成科研任务,结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
英伟达和AMD,开始争夺AI制药的计算入口
每年的 Advancing AI 大会,AMD 都要回答 Instinct GPU 除训练大模型外的应用问题。今年大会上,AMD 把一个位置留给 AI 制药公司 MindWalk。而其对手英伟达已在生命科学领域布局多年,生命科学成两家竞争新战场。
12K Star 的 claude-seo:免费 SEO 审计能替掉哪些付费工具
2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star,五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发,能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源,审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。
告别传统存算分离,AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI,存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化,如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
为什么资深开发者讲不清自己的专业能力
文章探讨资深开发者讲不清专业能力的原因。指出公司存在业务团队消除不确定性和开发者管理复杂性两个循环,开发者因用自身逻辑沟通而失败,还给出沟通口诀,最后提到AI虽能快速写代码,但开发者仍需承担责任。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
一款好的 AI Native 硬件,硬件只是脚手架,真正壁垒一定是 Agent
奇朵团队创始人黄勇认为,做AI原生儿童硬件,应先定义场景或内容驱动的Agent,再为其打造硬件。他们推出面向6 - 12岁国内儿童、3 - 8岁海外儿童的相机与闪卡形态产品,通过与IP合作搭建可信任知识底座。
“同事.skill”不用写了,爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你,还让开发者集体抛弃 “龙虾”?!
近日,Hermes Agent 在国内爆火,获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同,采用单 Agent 架构,有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型,还引入区块链解决算力问题。
一个大脑控制所有机器人,真的可能吗?特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线|GTC 2026
GTC 2026 上,特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题,各公司观点不一,如特斯拉强调端到端,Skild AI 看重通用大脑,反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
腾讯「鹅虾」紧急上线!一手实测:养虾门槛归零,QQ飞书钉钉全能接
腾讯昨日上线两个「鹅虾」产品,WorkBuddy是能接入多平台的智能体桌面平台,QClaw预计下周公测,可接入微信。作者实测WorkBuddy,考察其生态接入、代码开发等场景表现,还介绍了QClaw特点及腾讯云轻量应用服务器。