「模块化双工注意力机制」共找到 301 篇相关文章
AI看不懂的色盲测试背后，藏着一场像素与诗意的战争。
作者和同事测试AI色盲测试图，多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错，仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现，AI看图断章取义，缺乏人类的“格式塔”能力。
多模态开发革命！Gabber开源：图形化构建实时AI应用，效率提升10倍！
AI应用迈向多模态交互，传统开发方式周期长。开源项目Gabber是实时AI应用引擎，通过模块化与图形化简化开发，有诸多特性，还给出安装指南，适用于多种场景。
OpenAI：我们正朝着什么方向优化 ChatGPT？
OpenAI 官网文章称，ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具，不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景，还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
刚刚，机器人练成了宁次的「白眼」：∞帧画面边看边3D重建我们的世界！
蚂蚁灵波开源的LingBot - Map模型实现无尽流，可看∞帧视频稳定实时3D重建。它打破“既要实时、又要记路、还要省显存”的不可能三角，在多项测试中表现优异，补齐具身智能关键拼图。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
氛围编程后，Karpathy又双叒有新「脑洞」！PDF将死，未来99%是AI氛围阅读
Karpathy提出未来研究论文不应是PDF格式，未来99%注意力将来自AI，科研成果应为AI优化。此观点源于生物学家Michael Levin关于为AI写作的讨论，引发众多科技思想者回应。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。