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构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
一个大脑控制所有机器人,真的可能吗?特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线|GTC 2026
GTC 2026 上,特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题,各公司观点不一,如特斯拉强调端到端,Skild AI 看重通用大脑,反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
具身智能奇点已至!超越π*0.6,极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化,在多真实任务近 100% 成功,超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式,用超万小时数据训练,推动通用具身智能发展。
当英伟达收购Groq引发行业震动,中国存算一体赛道正在发生什么?|甲子光年
2025年底英伟达200亿美元收购Groq,让存算一体成产业刚需。传统GPU受存储墙限制,算力利用率低。Groq采用SRAM成本高,而亿铸科技以消费级显卡价格提供H卡性能,兼容CUDA,或成产业真需求。
发生在CES的六场对话:来自深圳的 AI 硬件“外卷”
2026年CES上,中国硬件力量大量参展,虽面临地缘政治摩擦和签证障碍,但全球市场对中国AI硬件热情不减。AI硬件呈现新趋势,大厂重定义小玩意,初创公司从数据等方面找生存之道,机器人走向工厂和家庭。
英伟达发布并开源Alpamayo:自动驾驶终于开始讲道理了|甲子光年
北京时间今天凌晨,英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集,旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑,此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。
4o-mini华人领队也离职了,这次不怪小扎
OpenAI的Kevin Lu离职,下一站是估值120亿美元的Thinking Machine Lab。他毕业于UC伯克利,在OpenAI领导完成4o - mini,擅长小模型和强化学习。他认为应关注互联网数据,停止强化学习研究转做产品开发。
大模型桌游试玩员来了:用五大画像模拟「千人千面」,评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM,首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集,引入MDA理论,提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
让 AI 自己打怪升级,Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注,靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线,新旧范式对比优势明显,还介绍方法、实验结果与理论洞察。
性能真的不重要了吗?Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》,指出性能不是最后调出来的,而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能,导致代码低效,顶级工程师则有‘物理地图’,能避开高成本路径。