「自动持续进化」共找到 1507 篇相关文章
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
2025 年 AI 编程趋势:智能体 10 倍生产率放大下的“粪围”蔓延
文章指出 2025 年是体系化跃迁起点,AI 编程工具不断升级。AI 代理能力超代码补全,编程从‘代码直生’转向‘计划先行’,自动验证增强,还有异步化、团队协作等趋势。但 AI 重构有问题,还会放大技术债。
无法蒸馏的美国市场,谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算?
本文围绕美国数据市场展开,分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要,但外部数据公司份额难线性外推;真实世界数据成新热点,各细分领域格局和投资方向不同。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮,Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial,可从原始视频自动生成 3D 重建等数据,构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M,提升 VLM 空间能力,还形成自动化数据飞轮,但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
Generalist之后,罗剑岚团队推出LWD,也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD,可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式,构建数据飞轮,在四大维度创新,经测试表现出色,或成具身智能转折点。
openJiuwen社区首发Team Skills,定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题,指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式,通过Agent Team、Team Skills等能力,解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题,并以旅行规划为例展示实战效果。
头号玩家照进现实!NTU发布世界模型交互新范式,攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World,让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导,用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动,实现闭环持续交互,基于单目视频全自动标注,为AR、机器人交互铺路。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制,包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化,介绍了各机制代表项目及成果,指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
Tair 短期记忆架构实践:淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发,介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践,展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
龙虾开始投简历了,月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工,写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化,展现犯错、复盘、改进的过程,体现AI从错误中学习的能力,也凸显人对AI调教的重要性。