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世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍!清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈,传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架,通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾,实验表现卓越,为具身智能落地提供支撑。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南,涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式,对每种模式清晰解释,还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码,助开发者结构化设计系统。
鹅厂员工都用AI Coding捅过多少篓子?
本文盘点AI Coding翻车现场及防坑指南,10位鹅厂同事分享用AI Coding捅过的篓子和防坑技巧,如选好模型、手动拆解任务、提前备份、限制危险操作等。
端到端智驾新SOTA | KnowVal:懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal,通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱,有价值模型用于轨迹规划,实验在多基准测试表现佳,还通过定性分析验证效果。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」?深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’,论文让模型用此给推理‘打分’,过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略,提升了推理链稳定性,实验效果优异。
牛,AI 写代码进入“编排时代”:Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活~~~
用Claude Code等写代码常需排队,Vibe Kanban思路直接,把AI coding agent当“同事”,用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多,有多种使用场景,5分钟可上手。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5,提供长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力,效果显著,相关代码已开源。
CMAME|美国西北大学,德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见,但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体,开发不依赖训练数据的降阶求解器,在多问题上表现佳,为下一代计算机辅助工程提供框架。
深度拆解:如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ?
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills,它是Anthropic提出的Agent能力注入方式,有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节,最后测试验证其效果和收益。
别难为 ChatGPT 了!面对海量资料,NotebookLM + Gemini 的“外挂模式”才是降维打击
Google打通NotebookLM和Gemini后,二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息,Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等,各有优势、双向协作。