「用户问题」共找到 4345 篇相关文章
人形机器人放无人机，还能上天入海！有点过于赛博了吧
中国电信TeleAI团队推出具身智能组合，包括首款自研人形机器人TeleBot - M和全自研空海跨域具身智能体TeleAqua - Bee。其智传网（AI Flow）解决具身智能协同与传输问题，适用于抢险救援等危险场景。
Claude Fable 5怎么用？Anthropic 工程师：干你也不知道的事
Anthropic的Claude Code工程师Thariq Shihipar发长文介绍Fable 5使用方法。他认为与Fable 5协作要发现未知，其定位解决复杂问题。还将未知分类，给出任务前中后打法，并举例用Fable 5剪视频。
指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
刚刚，苹果官宣iphone搭载最强AI，每年给Google 10亿，不愿在信ChatGPT。
早上苹果与Google官宣的新闻刷屏，下一代苹果基础模型将基于Gemini构建。苹果因自研来不及且人才流失，选择花10亿买Google模型。还分析了未选OpenAI的原因，以及隐私方面的问题。
爽！AI编程2年半，终于用上了喂饭级的API！
作者分享对接智谱API的超爽体验，5分钟搞定。强调在Agent工作流里文档质量影响成功率，对比某作图API凸显差距。指出2025年后AI Agent成API主要用户，智谱和Cloudflare站对边，体现Agent First思维。
00 后天才团队，发布全球首个 A 股金融博弈智能体应用
00后团队推出全球首个A股金融博弈智能体应用FinGenius，内测就吸引众多用户。通用AI在A股“水土不服”，而它有16个智能体分工协作，30秒出报告，还集成MCP协议，愿景是重塑金融行业。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
学好基本功，AI才能真正助你一臂之力
作者Manda Putra分享将AI融入日常工作的体验，指出AI处理琐碎任务很强大，但软件开发还需真正的理解力。以同行依赖AI解决基础问题为例，强调开发者应掌握基本功，否则行业知识体系会“崩溃”。