「形式化验证系统」共找到 2425 篇相关文章
最强开源搜索再升级,研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1,定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠,还能生成网页报告。新版本升级显著,靠两项关键技术实现有效交互,且预测案例表现出色。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学:面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模,融合图神经网络与注意力机制,从表面压力信号学时空关联,实现气动力准确预测,为AI在复杂气动建模提供新思路。
OpenClaw只养一只龙虾?难怪不好用。我直接养了6只,效果炸裂!
文章指出OpenClaw默认配置养虾易出问题,介绍了一次养多只虾的方法,包括建虾、注入人格、写通讯录、接入飞书、改配置文件、重启验证等步骤,还提及进阶玩法。
真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。
OpenClaw 之后,Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’,Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目,将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合,为Agentic AI提供新训练基础设施。
字节豆包2.0重磅发布!成本暴降一个数量级,Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今天,字节正式发布豆包大模型 2.0 系列,围绕大规模生产环境需求优化,提供多款通用 Agent 与 Code 模型。其成本优势明显,多模态能力升级,未来将聚焦长链路智能系统构建。
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
一个图形界面管好所有Win软件包,爽!
Win系统装软件易遇‘全家桶’,开发者管理包管理器繁琐。开源神器UniGetUI可聚合主流包管理器软件源,在清爽界面搜索、安装、更新和卸载软件,功能丰富,还提供多种安装方式。
【栏目对话和访谈】ClawdBot 创始人 Peter:AI 是杠杆,不是替代品;编程语言不重要了,重要的是我的工程思维
这是对 ClawdBot 创始人 Peter Steinberger 的访谈。他分享 ClawdBot 开发历程,认为 AI 是杠杆非替代品,编程语言不重要,工程思维才关键,还预测 80% App 会消失,批判复杂智能体编排系统。