「智能体编排框架」共找到 4656 篇相关文章
年入6亿、日本细分赛道第一，国产AI 硬件如何拿下日本智能家居市场？
国产 AI 硬件 SwitchBot 拿下日本智能家居市场市占第一。它单价低、安装灵活，以“非入侵式后装”理念，从智能开关拓展到多品类。2023 年扫地机器人 K10+ 大获成功，后又用 S10 试水美国市场，还推出 K20+ Pro 拓展场景。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
目标更重要？国内公司超越Generalist，进化到动作中心世界模型
具身智能圈被Generalist CEO长文刷屏，其称目标比工具标签重要。但国内极佳世界未停于概念争辩，开源“以动作为中心的世界模型”GigaWorld - Policy，重构具身智能底层逻辑，在多方面表现出色。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
全球首个！10万小时人类数据全开源，Hugging Face罕见站台
上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型，发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源，与Hugging Face联合发布。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案！
过去一年，Agent热度高，但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3，整合大模型本地推理等功能，解决本地多Agent运行问题，降低使用门槛，保障安全。
天下苦SaaS已久，企业级AI得靠「结果」说话
SaaS在AI时代问题凸显，推理成本高、交付质量不稳定。在此背景下，百融云创推出结果云Results Cloud，以RaaS模式提供全栈解决方案，解决AI落地难题，还呼吁共建智能体生态。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。