「大模型智能体」共找到 10668 篇相关文章
当具身智能遇到“大脑”瓶颈,一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石|甲子光年
2月28日“启智涌现”开发者大会举行,启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座,用大衍数据平台等构建技能进化引擎,还以新商业模式构建生态飞轮,推动机器人融入各行业。
AI Agent的未来之争:任务规划,该由人主导还是AI自主?——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例,探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳,企业更需稳定可靠,人工规划是最佳选择,还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」,一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq,搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合,降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA,成本仅为之前最优方法一半。
京东AI「结果」:深度应用已成当下,万亿生态瞄准未来
9月25日,“2025京东全球科技探索者大会”展示了京东AI的深度应用成果。京东发布全新JoyAI大模型及三大AI产品,展示其在多场景的应用,还升级多个平台,未来三年将投入带动万亿规模AI生态。
AI领域并无真正的新想法,只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显,但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之,新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显,推动AI进步应找新数据,如YouTube或具身化数据。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
一副手套,干翻硅谷炫技派!中国队杀入战场,狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁,中国灵初智能另辟蹊径,用数据手套采集工人操作数据,成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景,2026年收敛资源做深现有场景,目标推100万小时数据训练模型。
谷歌的DeepSeek时刻:LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法,能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失,还介绍其工作原理及实验结果。
Mistral AI发布一站式编程助手Mistral Code
法国开源大模型平台Mistral AI发布一站式编程助手Mistral Code,旨在解决企业开发人员使用AI编码工具时的合规与安全障碍。它基于Continue开发,集成四个大模型,还能在私有代码库微调,获早期客户认可。
星海图创始人高继扬:具身智能三层技术路线,没有捷径可走
星海图在第一届全球开发者大会上,展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划,发布新一代VLA基础模型G0.5并开源,还联合发布创业孵化项目「星途计划」,探索三段式商业模式。