「深度研究」共找到 2514 篇相关文章
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭:评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做,飞轮难转,原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践,提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论,阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
4.2w颗星!学术科研 AI 工作流
这是一套有4.2w颗星的学术研究技能包,涵盖研究到论文出版全流程。它不替写论文,接手搜文献等杂事。有四个核心skill,支持多文献引用格式,能编译成PDF,还介绍了安装和使用方式。
AI4S智能体「井喷」,这个智能体登顶多项评测榜单,实现产业落地
2026年是AI4S「智能体元年」,科研智能体产品密集发布,行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先,其全链路闭环系统补齐传统短板,已在多领域落地验证。
谁不想要一条会飞的鱼呢?他们造了个会捣蛋的机器人,拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion,获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人,探讨其与人的关系、交互可能,虽面临浮力 - 质量循环等挑战,但对其未来充满期待。
2026年了,我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论,界定其概念,分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线,指出评估比LLM难,提及游戏化benchmark可能是破局点,还强调具身进展由数据驱动,Ego - View或为泛化关键。
当机器人学会「看」和「说」之后,如何让它们真正拥有「手感」?
今年四月,戴盟机器人联合多家机构发布含触觉全模态具身数据集 Daimon-Infinity 并开源 10000 小时数据。IEEE 与戴盟联合创始人王煜教授深度对话,探讨触觉感知对机器人技术格局的影响、具身机器人落地场景等问题。
AI自己造AI,概率60%,2028年底前!Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断,2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线,认为AI工程化生产组件基本齐全,不过AI研究的创意突破仍是关键。
喂给AI的Skill正让它变笨!清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现,给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌,而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因,经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
深圳散文短片试映会·永不停歇的流光
深圳将举办散文短片《永不停歇的流光》试映会,放映瑞士艺术家Alan Bogana作品。短片综合运用AI等技术,取景多地,探讨光对人体影响。放映后策划人顾灵将与艺术家连线对谈创作过程。
单日渲染100万帧,成本仅要20元:影石发布全球首个全景仿真平台AirSim 360!
影石Insta360的AI研究院成立不到半年成果颇丰,在顶会连中4篇论文,还开源三项核心成果,包括高保真物理仿真平台AirSim360、全景度量深度基础模型DAP、全景文生图世界模型DiT360,直击行业痛点。