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Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分,史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne,让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题,分三类难度。测试结果显示,模型在深层及最深层难度表现差,引发关注。
12项世界第一!国产基模一战封神,11亿参数逆袭70亿大魔王
蚂蚁灵波的LingBot-Depth 2.0空间感知模型,在测试中拿下12个世界第一,解决了玻璃、细小物体等行业难题。它还与奥比中光达成合作落地商业应用。其核心预训练基模LingBot-Vision被开源,有望加速具身智能生态发展。
NUS、牛津等联合发布音视频智能综述:系统梳理大模型时代的AVI全景图
NUS领衔近10家机构发布音视频智能综述,系统梳理大模型时代AVI发展全貌,涵盖感知、生成与交互,复盘子方向工作,构建任务蓝图,整理评测体系,总结基础技术,还探讨应用、安全及未来研究方向。
《动手写AI Agent》上下文工程:比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开,指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织,包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令,还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
OpenClaw 火了半年,Agent 执行层依然是工程空白
当前主流 Agent 工具链执行层基本空白,Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件,获取三类运行时数据,具备感知 - 判断 - 执行运行时,有多种核心能力,适合特定场景团队评估。
100 页 Agentic RL 综述!牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续,但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述,明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径,剖析理论、结构与实践,展望未来挑战。
Anthropic重磅新研究:当AI采访了1250人,它看见了人类的「职业软肋」
Anthropic推出Interviewer工具,与1250名职场人、创作者、科学家深度对话,记录细节并量化。该工具能自动完成访谈、分析等流程,受访者满意度超97%。研究揭示不同职业对AI态度受职业结构等因素影响。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。