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Skyvern是能自动化浏览器操作的工具,底层靠大语言模型和计算机视觉。它提供简单API接口,可在大量网站自动化手动操作,替代易出错的自动化方案。介绍了其原理、使用方法、功能等。

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AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!

现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。

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从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流

复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。

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蚂蚁集团领投,光轮智能20亿美元估值引领全球具身数据基础设施|甲子光年

具身智能市场逻辑生变,从关注模型和本体转向数据与评测基础设施。光轮智能获蚂蚁集团领投,估值超20亿美元。其构建完整闭环,参与国际标准制定,打造物理AI教育系统,引领产业发展。

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打造Jarvis,OpenClaw很野,但Agent Studio简直变态

文章介绍OpenClaw和Agent Studio两个AI Agent项目。OpenClaw能打通AI Agent与多消息应用,适合技术团队搭建基础设施;Agent Studio可打造个人Agent工作台,重点展示其接入企微流程,还介绍四大核心功能。

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清华刘知远团队:高质量LLM训练数据获取新方法!成本降90%,性能大提升

清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案,解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本,用fastText筛数据,筛出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还计划拓展到专业领域。

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OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%

USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。

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把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率

上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC,将AI Agent与PLC工程工具链连接,让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台,实验效果优于业界方案

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GPT-5.4 仅 11.36%!当大规模工具生态变成迷宫,LLM Agent 还能完成长程规划吗?

PlanBench-XL 来自 UIUC 团队,将 LLM Agent 放入零售 API 世界,评测其长程规划能力。它考虑真实工具环境挑战,含 327 个任务等,发现多数模型规划难、恢复差等问题,并给出改进启示。

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