「全流程科研智能体系统」共找到 4301 篇相关文章
8.99万的人形机器人来了！中国版Figure发力，价格打穿地板
星尘智能发布T1新品，价格8.99万元起，6月发货。它强调商业化能力，能「一机多用」，打穿多场景。星尘自研「AI模型 - 具身OS - 绳驱本体」架构，已量产，订单多，领先同行。
一分钟的奇迹与幻觉：实测世界模型Happy Oyster
4月16日阿里发布世界模型Happy Oyster，支持多模态输入与音视频联合生成。实测显示，它在场景构建、渲染上有优势，可替代部分传统引擎工作，但存在一致性不足问题，现阶段更适合改造游戏开发流程。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。
世界最强医疗模型百川M3发布：AI医疗，奇点已至
百川智能发布并开源全球最强医疗模型Baichuan - M3，各项指标SOTA且超越人类医生平均水平。它告别机械‘背医书’，学会主动追问、排查病因，解决AI‘胡说八道’问题，准确度超GPT - 5.2 - High。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展，架构从单体到分布式演进，消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显，在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势，如处理超大消息、实现断点续训等。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。
强化学习教父重出江湖， 生成式AI的时代要结束了？
新智元报道，强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI，要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」，认为AI下一阶段应从世界中学习。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
英伟达推出通用深度研究系统，可接入任何LLM，支持个人定制
英伟达推出通用深度研究（UDR）系统，支持个人定制，可接入任何大语言模型。它能解决现有深度研究智能体的局限性，有诸多创新特性，但目前还在原型阶段，存在一定局限性。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。