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AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!
现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。
SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录:4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s
本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录,详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程,公开4×B300 GPU实测吞吐数据,附复现代码与步骤
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日,论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收,它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线,梳理Foundation Model时代机器人操作发展,分析了现存问题及关键缺口。
独家|清华团队组团创业,押注机器人端侧自进化,已完成首轮融资
过去一个多月,机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题,押注In - Context Learning,让机器人端侧自进化,降低部署成本。
Specula在67个开源系统中找到382个深层bug,数月形式化验证缩短到几小时
截至2026年8月19日,Specula已在67个开源系统找出382个bug。它让coding agent自动生成TLA + 模型和正确性不变量,运行检查并复现问题,将数月的形式化验证缩短到几小时,降低了形式化方法使用门槛。
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。
Coding Agent 自主解题很强,但用户改一行代码就"翻车"?自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向,现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架,对9个前沿模型测试,发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
分享一些可以让AI使用更丝滑的小技巧
作者起初用AI不顺手,经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧,如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”,还可当头脑风暴搭子,强调清晰指令能助自我认知。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。
重磅!Anthropic内部神秘模型在黎曼猜想上取得突破:关键下界从41.6%推到67.2%
A厂宣布Claude在黎曼猜想相关问题取得进展,其内部研究版Claude将黎曼ζ函数零点满足猜想比例的已知下界从41.6%提升到67.2%,经数学家验证,结果意外且有新方法。