「功能性抓取」共找到 2023 篇相关文章
给 Agent 接搜索功能，有哪些「坑」需要特别注意？
搜索是AI产品标配，但给AI接搜索不易，给人用和给AI用的搜索差异大。信息检索质量影响Agent推理与任务完成度。邀请小宿科技相关人员聊给Agent接入搜索能力，10月30日20点线上闭门活动可扫码报名。
告别功能内卷，产业AI需要一记“ACE球” | 甲子光年
文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战，投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式，提出‘ACE’方法论，以行业大模型和实战经验助力落地，成果初显，有望推动AI to B行业变革。
DDR4持续涨价，DDR5成为新的性比价之王？
近期DDR4价格持续上涨，其告别性价比，原因是存储巨头战略转移。而DDR5性能强、功耗低，实测表现优，价格也有优势，已成为新的“性价比之王”，替代DDR4是大势所趋。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
Claude Code 2.1 发布：一口气更新了80多个功能特性
2026年1月7日Claude Code发布2.1.0版本，后又跟了2.1.1小修复，更新内容超80条。有Skills自动热重载等新功能、大量bug修复及体验优化。作者建议大家升级，认为它想做完整开发环境。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
探访性爱机器人公司Somnia Lab：卧室里的性与AI｜甲子光年
本文探访了性爱机器人公司Somnia Lab，其创始人Xara坦诚表示在研发能和人类亲密互动的机器人。公司已完成三轮融资，产品‘硅姬’将入市，‘硅君’预计2027年面世，公司规划独特，技术有突破，试图变革行业。