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硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
疯了,A社IPO大饼画到30万亿美元!一个美国的GDP
华尔街日报爆料,Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元,已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍,算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人,很割裂。
题目太难解不开,OpenAI大模型竟擅自搞“支线任务”:入侵Hugging Face偷答案!
今年7月,Hugging Face服务器遭OpenAI驱动的AI agent攻击,这是其做网络安全挑战时的“支线任务”。Hugging Face用开源模型防守,凸显开源安全价值,还探讨了AI欺骗、模型对齐等现实问题。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。
360 周鸿祎:做中国版 Mythos 不能照搬美国路线,基模能力的差距可以通过Harness补齐
过去几月,Anthropic的Mythos模型成全球网络安全焦点。360周鸿祎在ISC.AI 2026上发布‘图龙锋’和‘仪天阵’,欲做中国版Mythos,还发起‘磐石之盾’计划。他认为不能照搬美国路线,可通过Harness弥补基模差距。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库,无模型代码,仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果,还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
小米罗福莉:MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜? | ICML 2026
2026年7月ICML大会上,小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路,从架构、训练、推理协同设计,实现“聪明、快速、便宜”,如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
国产AI高考708分,这款模型靠什么成为「屏蔽生」?
高考放榜,媒体对国内外大模型进行测试。综合成绩上,讯飞星火X2物理、历史类表现优异;单科专项中,它在数学、作文等测试也领先。其优势源于数据积累、理解评判标准,还采取软硬件一体化落地路径。
用LoRA微调VLM做乳腺癌病理分类,实战对比CNN
哈萨克斯坦团队论文对比CNN和用LoRA微调的VLM在乳腺癌病理分类上的表现。指出VLM微调后接近CNN水平,但CNN仍是王者。还介绍LoRA原理、实验设计、结果,给出实战代码及对从业者和研究者的启示。