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ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务,结果惨烈,如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个,GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题,为评估模型提供标尺。

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夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26

在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。

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2026 年上半年,TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同,但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

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近日,耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC,将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%,还完成难反应与新反应,相关论文发表于《自然》。

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北大文科博士刘耕带17个Agent,49天、5000元成本、30万行代码造出全球首个AI开放世界Elseland。其玩法、世界、创造都具开放性,刘耕逆风突围,开发效率大幅提升。

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