「Bug解决」共找到 2544 篇相关文章
Parlant：一个让AI Agent 真正听话的开源框架
AI Agent存在不听话的痛点，Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同，能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块，适用于金融、医疗等场景，已在金融场景落地。
独家丨国内人形机器人首笔千台级商单出现
AI科技评论独家获悉，星尘智能与仙工智能达成人形机器人千台级订单战略合作，今年4季度起部分交付。这是国内人形机器人在工业领域最早一批千台级商单，双方采取‘供应链+产品+渠道’合作。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
同行评审濒临崩溃！一篇审稿报告450美元？科学家不再愿意「用爱发电」
同行评审面临劳动力短缺困境，申请者互评成热门方案。该系统还存在研究质量下滑、创新想法被埋没等问题。为解决问题，人们尝试付费审稿、提供评审指南等，也有人建议彻底改革或废除。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
隐私优先的本地匿名化小模型：在数据离开设备前保护个人信息
最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
真实场景也能批量造「险」！VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合，可在真实域批量制造高保真安全关键视频，用于端到端自动驾驶系统安全性测试。
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
全球第一！西湖大学成功登顶Science，卷赢同行背后黑科技揭秘
西湖大学一篇论文登顶Science，力压4篇同主题投稿。其成功除科研人员实力，还靠曙光存储支持。曙光为其AI集群升级，提供单节点带宽150GB/s的存储方案，且已大规模落地科研领域。