「金牌表现」共找到 2275 篇相关文章
OpenClaw大考!上海AI Lab InternLM团队WildClawBench 60题,把「龙虾」AI打回原形
上海人工智能实验室InternLM团队推出WildClawBench,含60道高难度任务,在真实OpenClaw环境端到端评测AI Agent。评测涵盖多类别任务,已测14个模型,国产模型表现亮眼,项目开源可复现。
刚刚,小扎砸143亿的「牛油果」来了!硬刚GPT-5.4,硅谷最贵华人首作
Meta超级智能实验室首个作品Muse Spark上线,跑分从18飙到52,盘中暴涨10%。它是「全能六边形战士」,有原生多模态感知等能力,上线「沉思模式」,功能先在美国铺开,未来接入社交平台,免费用但闭源。
具身Scaling Law押对了!独角兽新品1小时学会新任务,重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1,它在精细任务上表现出色,成功率大幅提升、效率加快,验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构,采用新技术提升性能。
第一视角效率超过真机,深度机智发布全球首个以人类学习范式构建的具身基座模型
2026年具身智能行业火热,但技术路线不明。深度机智创始人陈凯在中关村论坛发布具身智能基座模型PhysBrain 1.0,用千余小时人类第一视角数据超越真机数万小时数据成果,开启具身领域‘物理常识’革命。
CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成
爱丁堡大学等团队提出 BiMotion 框架,将在 CVPR 2026 发表。它用 B 样条曲线表达运动,解决现有方法问题,有独特架构和损失函数,实验表现优,代码和数据集已开源。
YOLO26(极速目标检测) + SAM3(精准掩码生成) 搭建一套实用的流水线
文章介绍用 YOLO26 极速目标检测和 SAM3 精准掩码生成搭建流水线。阐述二者原理,给出环境配置、实战代码,分析结果,还介绍进阶优化技巧和常见问题解决方案,适合实时应用场景。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪!清华团队推出MVP,实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究,提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题,设计复合生成与选择机制,在多任务测试中表现出色。
五百行代码打造SOTA视觉智能体!UniPat AI最新开源
多模态大模型代码能力强,但基础视觉任务常失误。UniPat AI推出极简视觉智能体框架SWE-Vision,让模型用代码弥补视觉短板,在五个主流视觉基准测试达最优。该框架设计独特,开源代码和数据已发布。
OpenClaw带火AI记忆,DeepMind用混合记忆把3D重建拉到近2万帧
近期,全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw 接连更新,其长期记忆能力获关注。谷歌 DeepMind 联合加州大学伯克利分校提出 LoGeR 架构,将 3D 重建扩展到极长序列,在多数据集上表现超越先前方法。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter,打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型,采用任务结果导向的RL训练范式,在8个基准测试中超越现有SOTA方案。