「感知 - 驱动算法」共找到 1425 篇相关文章
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
华为超节点：用「一台机器」的逻辑，驱动AI万卡集群
在华为全联接大会2025上，华为基于自研灵衢互联协议创新超节点架构，重新定义大规模有效算力新范式。它能解决传统集群通信问题，还推出覆盖全场景的产品组合，并强调‘硬件开放、软件开源’生态战略。
屏下光谱颜色传感技术：开启环境智能感知的新纪元
智能机流行带来蓝光伤眼问题，手机屏幕技术变革，引入屏下光谱传感。艾迈斯欧司朗举办论坛分享成果，其开发的OLED屏下光谱颜色传感器，能精准重构XYZ响应，解决行业难题，获多方认可。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。
谷歌推出 Conductor：一款面向 Gemini CLI 的上下文驱动开发扩展
谷歌发布新的 Gemini CLI 预览扩展 Conductor，为 AI 辅助软件开发引入结构化、上下文驱动方法，解决跨会话丢失项目上下文问题。它将开发上下文存于持久 Markdown 文件，支持团队配置，还强调规划优先工作流。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
刚刚，Figure 03人形机器人登场，能感知一枚回形针重量
Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人，能做家务、胜任服务类工作，指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统，为家庭设计，实现无线自主运行，也为量产和商业应用做了诸多优化。
Gemini AI /Nano Banana Pro图像无损去水印工具
这是基于Javascript的纯浏览器端Gemini AI图像无损去水印工具，用反向Alpha混合算法，有纯浏览器端处理、隐私保护等特性，介绍使用方法、算法原理等。
Google刚刚开源的一款AI工具，Gemini 2.5驱动浏览器自动化！
Google在GitHub开源AI浏览器自动化工具Computer Use Preview，基于Gemini 2.5模型，用自然语言控制浏览器完成复杂任务。支持双环境，集成Gemini API/Vertex AI，适用于Web测试等，零代码入门。