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高效Agents的尽头是,Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题,很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例,介绍了Harness架构,包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等,还提及安全架构、多模型路由等内容。
让龙虾越用越聪明!普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL,能捕捉用户反馈与环境结果信号,有独立解耦异步机制,融合打分与文本指导,经真实场景验证效果良好,蹚出自我进化新路径。
南京大学开源SteadyDancer模型实现完美动作迁移,首帧保留彻底解决身份漂移难题
南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer,这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架,解决了传统方法身份漂移难题,在多方面表现优异。
OpenAI的「梦醒时分」
这个冬天,OpenAI不好过。今年其概念股涨幅远逊谷歌,还深陷2070亿美元资金缺口与信任危机。谷歌凭借深厚家底复仇,OpenAI跌落神坛,一场残酷博弈正在上演。
Anthropic:怎么才能控制模型的行为,做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客,围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源,有Context Rot现象,介绍了上下文工程概念、构成,还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
69 页最新报告丨AI Agent 圣经:智能体的终极指南
AI Agent 定义下一轮科技创新浪潮,众多公司积极布局。CBINSIGHTS《AI Agent Bible》报告梳理其前景趋势,含六大预测与生态版图,解析市场格局等,还展示智能体重塑企业运营方式。
人物一致性新王Nano Banana登基,AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型,大概率出自Google。它生图一致性超强,在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现,仍值得一试。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。
VLA动作预测必须经过LLM吗?TurboVLA仅0.2B参数,RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来,VLA模型成通用机器人控制重要路线,但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA,绕开大语言模型,形成V+L→A路径,降低成本,保持操作能力。
终于,Claude革了设计行业的命:Figma、Adobe股价重挫
Anthropic 发布全新 AI 产品 Claude Design,能将自然语言等转化为高保真、可交互的设计,为设计师和大众提供创作方式。它遵循自然创作流程,支持协作和多种导出方式,上线后获好评,还给出使用建议。