「中国的ASML」共找到 11247 篇相关文章
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现,当前机器人学习主流的多传感器融合算法(特征拼接)在处理任务时存在局限,给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题,经测试效果显著。
亲测太强了!2分钟用Gemini 3 pro实现拍立得应用
作者看到网友用Gemini 3 pro做的有趣应用后亲自尝试,在Google AI studio用Gemini 3 pro仅2分钟、三次对话就做出拍立得相机应用,还提供了照片删除和下载功能,附上实现过程和应用链接。
最详细的 DeepAgents 实战拆解:一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架,能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制,还介绍原理与未来发展方向。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
预训练就学会思考!字节、北大等用14亿参数,撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型,用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考,通过三大创新构建推理能力,在基准测试中表现优异,实现参数效率提升,是潜在推理范式的胜利。
具身智能体不再失忆!智源新记忆系统让机器人秒变熟人,支持终身记忆
智源研究院等联合提出全新终身记忆系统RoboBrain-Memory,是全球首个为全双工、全模态模型设计的系统。它能解决具身智能体交互问题,实现类人长期个性化交互,在多方面表现优异,有广泛应用前景。
TileLang vs Triton 详解:谁该握住控制面——编译器还是开发者?
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架,解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异,以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核,性能上限高但对开发者要求高;Triton 追求快速落地,生态成熟。
Qwen拿半成品刷下AIME'25满分,给别人留点面子吧……
开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版,仍在训练中,但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率,超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用,API已上线阿里云。
Sora天才辍学生归来!OpenAI组建3人神秘小队,豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue,结束休息重回OpenAI,拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组,目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI,不过追求ASI风险高、投入大。
华为世界模型来了!单卡30分钟生成272㎡场景
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出世界模型WordGrow,可生成1800㎡超大室内场景,单卡30分钟跑272㎡。它用数据精准预处理、3D块补全机制、粗到精生成策略填3D场景构建的坑,指标优、速度快。