「逐场景方案」共找到 2663 篇相关文章
扩散架构 or「NoThinking」，AI 对话的「1Hz 壁垒」如何突破？
当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念，阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题，但通用智能体仍有瓶颈。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资！机器人Moz1卷入办公室，全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发，全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资，其商用机器人Moz1实力强，自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色，以独特商业策略布局万亿市场。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
Qwen3-Embedding 全揭秘：从技术到服务，打造高效AI产品的关键路径
文章全面揭秘 Qwen3-Embedding，介绍其核心原理、优势、应用场景。还给出在 PAI 和百炼平台的使用方法，含部署、推理、微调等。通过对比实验，凸显其低延迟、低成本特点，未来将成语义理解核心设施。
空间智能率先落地国民APP！实测：时空决策很顺滑，直达千人N面出行体验
空间智能虽前沿，但在有场景和业务优势时能快速落地。高德地图2025版内测，其“小高老师”智能体按需提供出行和生活建议，AI导航有超视距感知能力，是迈向空间智能的国民APP。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。