「复杂任务控制」共找到 2891 篇相关文章
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了!Harness 爆文作者曝内部玩法:一个百万行代码系统,全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式,他们维护超百万行代码库,零人工编码和审核。实验产出Symphony,推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题,认为人成瓶颈,软件要适配模型。
迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间,现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架,阐述潜在空间基础、演进、机制、能力,指出挑战与未来方向。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色,有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力,背后技术架构复杂,目前未正式上线。
突然袭击!刚刚,Meta超级智能团队首个大模型来了
Meta超级智能实验室推出首个模型Muse Spark,由Alexandr Wang带领团队打造。它具备多能力,定位为构建个人超级智能基础,在多方面表现出色,Meta还研究其扩展维度。
一场机器人黑客松,让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松,这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形,凸显基模重要性,自变量也给出新方向。
阿里悟空全网首测
2026年OpenClaw引领AI Agent热潮,但对普通人不好用。阿里钉钉发布企业级AI原生工作平台悟空,预置多行业OPT套件,实测能完成设计等工作,解决OpenClaw部署和安全问题,且有阿里集团战略支持。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学:面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模,融合图神经网络与注意力机制,从表面压力信号学时空关联,实现气动力准确预测,为AI在复杂气动建模提供新思路。
中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超,应用创新优势明显,但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。
手机版openclawd来了,无需Root,让 AI 像人类一样使用你的手机
Andclaw是个人开发者开源的Android自动化工具,核心理念是让AI像人类一样使用手机。它无需Root、电脑,通过无障碍服务读取屏幕内容,让AI分析操作。具备无需Root、独立运行等功能,还支持多模态输入。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪!清华团队推出MVP,实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究,提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题,设计复合生成与选择机制,在多任务测试中表现出色。