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AI产业的新胜负手:词元的生产与编排|甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”,核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路,指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
3天狂揽23.1k星!把代码库变成知识图谱,AI编程成本降低35%
CodeGraph是开源本地代码知识图谱工具,提前为项目建索引,组织代码信息,让Agent直接查询。能减少token消耗与工具调用、提高响应速度,数据本地保存,还具备多语言支持等特点。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
给AI发100美元去二手市场捡漏,结果它给自己买了19个乒乓球
2025 - 2026年,Anthropic进行“Project Deal”实验,让69个Claude智能体在真实双边市场自主交易,完成186笔超4000美元交易。实验发现模型能力影响交易结果,还揭示了AI代理交易存在的问题和隐忧。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
首席工程师之路:培养领导力
Sophie Weston 在 QCon 伦敦大会演讲称,成为首席工程师不仅要技术能力,还需影响力等。工作外如体育运动等能提升领导潜力,还建议融入科技社区、公开演讲,这些效果会成倍增长。
性能提升400%!AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据,记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计,性能提升超400%,新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
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。
关于具身智能「触觉」,你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学(广州)熊辉教授团队牵头,联合多所高校,全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图,指出面临挑战并展望未来。