「工程化落地」共找到 2263 篇相关文章
最强开源机器人大脑！蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
独家｜拿下5亿元海外订单，无界动力完成天使++轮融资，天使轮累计融资超2亿美元
AI科技评论独家获悉，通用具身智能机器人公司无界动力完成天使++轮融资，累计超2亿美元，天使+++轮也接近完成。其以隐空间世界模型构建具身大脑，区别于主流架构。还获远景超5亿订单，商业化落地成果多。
3个月融资亿元，流形空间证明世界模型也需要预训练 | 甲子光年
2025年5月武伟创办流形空间，成立3个月获亿元融资。他认为VLA是过渡方案，世界模型是AGI新基建。当下技术分显式物理建模和隐空间交互两派，流形空间做具身世界模型，从预训练做起，还将领域模型产品化。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。
万字实录：VLA 范式，具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
全国首部可信AI“技术安全+数据合规”标准来了，欢迎参与起草！
2025年国家数据局开展可信数据空间试点，在多领域落地经验。但实践中出现技术与标准等问题，中国电子商会归口、智合标准中心组织起草《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》，介绍标准内容、亮点等并征集起草单位和起草人。
阿里自己上场，用Qwen3做起了SmartResume应用
近期，阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume，Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式，融合OCR与PDF元数据完成文本提取，结合版面检测重建阅读顺序，并通过LLM将内容转换为结构化字段。
当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。