「多任务能力」共找到 7293 篇相关文章
Clawdbot为何大火?
LLM记忆问题是业界难题,Clawdbot采用极简方式破解,用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显,如极简易用、透明可控等,但也有劣势,像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
IBM推出轻量多模态文档神器!OCR与QA超GPT-4o,识别率高达98%!
日常文档处理麻烦,现有工具或体积大、算力消耗高,或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling,仅258M参数,性能超 GPT - 4o,适用于多场景。
吴恩达来信:人工智能转型走进大学
吴恩达访问英国埃克塞特大学获荣誉博士学位,他发现该校领导层积极拥抱人工智能,思考如何赋能学生。这所大学在多领域有优势,能创造跨学科协同效应,其人工智能转型已起步。
重磅!微软宣布开源Copilot!用 5000 万用户直接碾压 Cursor和Windsurf?
在 Build 2025 开发者大会上,微软宣布 GitHub Copilot Extension for VSCode 项目开源,还发布全新 AI 编码代理。开源是多因素推动的深思熟虑之举,预示 AI 开发工具从‘黑盒’向‘共建’转变。
Harness 工程实践复盘:100% Cache 命中的 Agent 怎么设计?
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky,总结影响成本和效果的 7 个关键决策,如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等,凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
全球首个世界统一模型发布,机器人家庭成员来了!
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B,它打通视觉、听觉等模块,让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力,通过真实家庭数据形成数据飞轮,助力其融入家庭。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。
OpenClaw 实战:一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验,介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作,阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法,还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展,开源极简训练方案LeWorldModel,单GPU就能跑,基于JEPA架构,速度快、参数小、控制强且懂物理,完胜此前JEPA方法,训练更简单。
当大家都在“养龙虾”时,阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务,起初有局限,后体验改善。千问又上线“一句话打车”,接入阿里丰富生活服务生态,有望成“任务操作系统”,推动软件交互变革。