「自动化控制」共找到 914 篇相关文章
为什么 Agent Memory需要 AML:看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分,近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节,还分析了首期榜单,指出其重构评估变量的价值。
重塑浏览器!微软在Edge加入AI Agent,自动化搜索、预测、整合
今天凌晨微软官网宣布在浏览器Edge中加入Copilot模式,它像多层级混合智能体,能自动执行搜索、整合等操作,有标签筛选等创新功能,可提升效率,还保障隐私安全,已免费开放。
AI 当导演编剧和剪辑?FilMaster打开自动化电影创作新纪元
当前多数AI电影生成系统难达‘专业级’,香港大学推出FilMaster系统。它融合摄影语言与后期制作流程,分两阶段创作电影,能生成高质量作品,但高级后期制作技术未纳入。
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。
全球各地都让Claude做什么?
Anthropic第三期经济指数报告显示,Claude使用存在地域差异,与收入、经济结构有关,使用模式在变,自动化对话比例上升,企业更爱自动化且看重能力,人们对AI信任增加。
突发!OpenAI 宣布重大调整:非营利组织将继续永久控制公司!
OpenAI宣布重大结构调整,包括继续由非营利组织控制、营利实体变为公益企业等。网友对此看法不一,有人认为是为赚钱囤资本,也有人肯定其能兼顾使命与发展,变革影响待察。
构建会思考的测试Agent:从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统,结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境,指出通用AI Agent平台局限,阐述系统设计、能力及架构,展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
全美60万岗人类出局,三年暴省126亿!机器人大军入厂
亚马逊一边宣布扩招25万人,一边计划让机器人取代超60万个岗位,到2033年实现75%运营自动化。此举三年可省126亿美元,但会使人类劳动价值边缘化,自动化趋势或蔓延各行业。
行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型(BFM)在人形机器人全身控制中的应用,梳理进展并分类算法,介绍应用与限制,还探讨未来研究机会与风险,有望引导该领域研究者和从业者。
突破具身智能“专家困境”!北大新方法让宇树G1靠单一框架掌握跳舞和侧手翻
北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统,用创新的‘分治 - 精炼 - 融合’三级架构,实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制,破解传统控制策略的‘专家困境’与‘现实鸿沟’。