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「被动感知」到「理解接触」!它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉,通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力,实验表现优。
单张消费级显卡也能参与大模型训练!无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上,无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子,即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能,是面向未来的智能基础设施设计,能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。
数据邪修大法好:仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中,行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明,预训练阶段昂贵配对关系非必需,利用非配对数据统计信息修正文本表征,能实现跨模态互换,降低成本。
GAIA 榜首,杀疯了!高并发、多任务京东开源的JoyAgent秒杀行业巨头
本公众号关注AI前沿技术,分享实战案例与课程。京东开源轻量化通用多智能体产品JoyAgent - JDGenie,可挂载新场景功能,在GAIA榜单准确率超行业知名产品,还介绍了其架构特点与创新点。
不愁了!开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月,滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统,用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法,分解析、规划、绘制优化三阶段,生成效果好且开源,不过也存在效率和创意不足问题。
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。
国内首篇!融合语言模型的多模态触觉传感器,推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构,受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac,构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE,成果发表于《Nature Sensors》,推动机器人触觉迈向人类水平。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准,评估多文件仓库代码理解和生成能力,含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder,评估40多个LLMs,结果显示其能有效测模型反思修复能力。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,使模型在心智理论测试达人类平均水平,揭示构建社交智能AI方法论。
AI Agent的“祛魅与归真”:当超级智能体开始懂行|甲子光年
AI Agent正迎来“祛魅”时刻,市场关注焦点从“模型有多大”转向“业务有多懂”。甲子光年智库分析,其角色进阶为“数字员工”,重塑人机协作模式。众安信科深耕企业级场景,构建闭环体系,其AI Agent成效显著。