「多模态大模型智能体」共找到 9571 篇相关文章
CVPR 2026 视频模型趋势梳理：不止生成下一帧，更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力，文中介绍多篇相关论文及成果。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
具身智能正处热门，国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差，拉格朗日具身技术自研 Agentic OS，采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构，制定技能矩阵和排期计划，其团队背景多元，赌让机器人干完活路径。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。
人手数据，如何重塑机器人基础模型？专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争，刘家铭分享交付背后的技术问题，也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系，VLA 和世界模型可共存。
老黄杀入OpenClaw战场！最强开源「龙虾」模型直逼Opus 4.6
英伟达推出新一代开源模型Nemotron 3 Super，专为大规模AI智能体打造，有1200亿参数，推理快、吞吐量高，性能直逼Claude Opus 4.6等。它解决了Agent应用的难题，还开源了相关数据和训练方法。此外，英伟达还在打造NemoClaw开源AI智能体平台。
第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
产品研发AI提效实践：PRD智能体在需求领域的提效探索
随着AI发展，企业探索用其优化产品开发流程。文章介绍PRD和系分智能体落地进展，目标提升产研效率、规范文档管理，阐述技术方案、能力展示，也指出RAG链路等方面挑战及后续研究方向。