「终端执行任务」共找到 2400 篇相关文章
机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。
端到端语音模型:从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑,涵盖识别、合成等方面;阐述端到端语音模型构建,涉及表征、架构、训推和任务;还提及模型评估方法。
AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试,由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力,通过信息梯度设计,让模型在不同指导量下完成科研任务,结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
走访100+机器人展台:拐点已至,具身智能进入千行百业|WAIC 2026
7月17日,2026世界人工智能大会在上海开幕。与往届不同,今年大会更多展示具身智能在真实场景的应用。硬件迭代、软件与数据突破,让泛化能力和任务执行成功率显著加强。现场还呈现模型四条技术路线、数据基建等趋势。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型,硬刚OpenAI
彭博消息,DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化,计划Q4推出。此前该司模型表现佳,技术已在多领域落地,但构建AI Agent仍有挑战。
跑通AI Agent「最后一公里」:iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术,指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力,介绍核心技术架构和后训练进化引擎,还提及该技术带来的自由体验,其1.0版本已公测。
波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作!3D感知+实时追踪,人类捣乱完全不带怕的
波士顿动力的Altas机器人重磅升级,具备3D空间感知和实时物体追踪能力,可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术,包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等,团队未来将构建统一基础模型。
英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。
AI 已能写 80% 代码,但 Agent 也有致命短板!OpenAI Codex 技术总监:问错了,比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹,分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成,但关键部分需人类把控,提出正确问题能力更重要,编程智能体执行将更多迁移到云端。