「文档任务」共找到 2259 篇相关文章
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
一个App管好所有Agent技能，Chops来了
Chops是一款macOS应用，能自动发现所有AI coding agent的技能文件，支持Claude Code、Cursor等工具。功能丰富，技术栈纯粹，需macOS 15 Sequoia及以上，下载地址和文档在GitHub。
让Agent真正“行动”起来，Agent Skill开发者大赛正式启动！
人工智能下半场关键词是“行动”，Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动，由AIGC开放社区与算泥社区联合主办，聚焦真实任务执行，设双赛道，官方提供支持，有丰厚奖励。
智源清华带来PAM，手物交互数据生成新SOTA | CVPR 2026
北京大学、清华等联合提出统一引擎PAM，能整合姿态、外观和运动。用户提供初始和目标姿态及物体几何形状，它就能生成逼真手物交互视频。其效果超现有方法，合成视频可用于数据增强。
10 万 Star 的反常识：AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目，半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统，让AI像工程师工作，有面试需求、细化计划等流程，内置14个技能，安装简单，理念超前但也有局限。
刚刚，MiniMax直接让龙虾学会自我进化，也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上，英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局，推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级，在多方面表现出色，还在科研评测中获佳绩，实测效果良好，开启自我进化。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
让龙虾看懂屏幕！谷歌多模态新成果，文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。
AI Coding 流畅度模型：人机协作中的开发者角色转型与未来演进
生成式 AI 正进入软件开发流程，角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进，从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战，关键在于协作方式。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。