「游戏场景生成」共找到 3979 篇相关文章
3万字长文带你WorkBuddy 从入门到精通
这是 WorkBuddy 的「从入门到精通」指南。介绍了它在 Windows 和 Mac 上的安装、登录、更新方法,功能涵盖新建任务、助理页面、项目页面等。还讲了技能、连接器、专家中心的使用,以及自动化、资料库、灵感等功能,还有实践案例、使用技巧和常见问题解答。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开,原有低代码方案遇瓶颈,团队转向LangGraph等工程方案,借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战,阐述核心架构升级,分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
产业链各环节发展迅速,具身智能商业化路径逐渐清晰|甲子引力
2025甲子引力年终盛典上,多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等,认为虽产业有泡沫,但产业链各环节发展快,商业化路径渐明,中国具身智能产业元年已至。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
拳打可灵,脚踢 Veo 3,谁是物理世界的「懂王」?
多模态视频生成大模型是复杂系统工程,多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布,ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动,处理物理关系,提升训练推理效率,成本低,后续还将更新。
Databricks × Snowflake 纷纷下注,PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准?
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思,探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势,分析Neon、Supabase等公司受关注原因,指出PostgreSQL成行业标准,还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
神秘具身团队又放出一连串很炸的Demo视频…自进化模型,技术路线曝光
神秘具身团队放出一连串Demo视频,其内部代号“MVP”的模型让机器人似人般思考决策。视频展示机器人在不同场景下的表现,如躲避推搡、做家务、机器人协作、高效收纳等,体现对物理规则和人类习惯的理解与自进化能力。