「场景化落地」共找到 3302 篇相关文章
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
这家国内公司，在给具身智能技术栈做「通解」
具身智能是AI热门赛道，世界人工智能大会WAIC 2025让其概念渐明。国内梅卡曼德公司展位集合机器人技术多种落地形式，展示自研通用机器人「眼脑手」全栈技术产品，推动机器人各行业落地。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
夜间感知新突破！北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。
6.2K Star！25 种风格配方让 AI 前端审美直接拉满！garden-skills把这事做彻底了。
AI 站点界面同质化严重，开发者陷入享受便利又抱怨产出同质化的矛盾。开源项目 garden - skills 由 ConardLi 开发，是面向 AI 编程代理的技能集合，解决了界面审美和流程不稳定问题，有多种亮点与安装方式。