「复杂运动生成」共找到 3061 篇相关文章
世界500强都在用，GitHub 10.3K标星的国产AI应用开发平台！
BISHENG是来自中国团队、获10.3K+ Star的开源LLM DevOps平台，被大量头部企业采用。它有通用Agent、AI工作流等功能，解决复杂业务逻辑编排等痛点，且开源代码与业务案例。
营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
近日，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，已与全球头部企业合作，年营收破亿。其创始人谢晨博士指出机器人基础模型开发存在数据短缺问题，光轮通过仿真环境生成数据，是 NVIDIA 生态核心伙伴。
AI顶会ICLR最严新规：滥用AI的作者和审稿人，论文一律拒稿！
面对AI生成论文与注水评审泛滥，AI顶会ICLR祭出「核威慑」。除惩罚未披露滥用AI的作者，用AI敷衍的评审者论文也将拒稿。还将打击双重投稿变体，维护学术真实。
深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)
TRAE SOLO正式版面向国际版所有用户全量上线，模型能力提升且限免。它是响应式编码特工，适合复杂任务。有打通‘行动➔验证’闭环、SubAgent管理上下文等亮点，正式版还有多处升级，作者分享实战技巧。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
实测全新 SkyReels ：AI 创作，终于连成了一体
当前AI生成技术虽强，但视频创作仍门槛高、流程琐碎。昆仑万维推出全新SkyReels，是多模态创作系统，AI科技评论实测其画布、Agent等功能实用，它依托统一框架，核心竞争力在实现“统一性”。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。
一场直播，10万人被骗！「AI黄仁勋」比真人火8倍
在GTC 2025大会上，黄仁勋登台演讲，英伟达官方直播在线人数仅1.2万，而打着「NVIDIA LIVE」旗号的假直播却聚集近10万观众，AI生成的「黄仁勋」搞诈骗，数千人被骗82万。