「构建部署」共找到 2546 篇相关文章
谢赛宁×李飞飞×LeCun首次联手！寒武纪-S「空间超感知」AI震撼登场
Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S：迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强，但无法像人类一样感知世界，为此构建Cambrian - S系列模型，开源相关数据和模型，还开发了新原型。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
如何“驯服”你的Agent？这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent，指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架，它用ABM方法控制交互，能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用，最后与LangGraph对比。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
一分钟的奇迹与幻觉：实测世界模型Happy Oyster
4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster，支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示，它在场景构建、渲染上有优势，可替代部分传统引擎工作，但存在一致性不足问题，现阶段更适合改造游戏开发流程。
“小龙虾”太多了，CPU告急
当地时间4月9日，谷歌与英特尔宣布扩大多年期合作，部署至强处理器并联合研发IPU。当前AI基础设施瓶颈从GPU向CPU迁移，CPU需求激增但供应紧张，引发产业链连锁反应，其价值重估受多因素影响。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
真正的Jarvis要来了？涂鸦智能押注Physical AI
智能家居爆发期，诸多硬件品牌借涂鸦能力发展。如今涂鸦发布AI生活助手“Hey Tuya”，它依托自研架构补齐Agent进入物理世界的关键能力，让涂鸦从幕后走向台前，有望构建家庭生活新基础。
Vibe Coding 产品最大的错觉，是以为自己真的有护城河
Base44创始人Maor Shlomo认为Vibe Coding工具易被复制，技术护城河难寻。他指出真正的护城河是“垂直整合”，构建全栈平台很关键。还谈到市场竞争、软件发展趋势、公司策略等多方面内容。
从VLA到RoboOmni，全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。