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WiFi DensePose利用WiFi信号,无需联网、摄像头和穿戴设备,通过分析信道状态信息扰动,实现人体姿态估计、生命体征监测和存在检测。它有多种特性,适用于医疗、零售、工业等多场景。
AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位
在 2025 年 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战,给出算法选型与设计思路,还提及后续平台建设规划。
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Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包,解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板,针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能,让其扎根现实搞定复杂任务。
视频「缺陷」变安全优势:蚂蚁数科新突破,主动式视频验证系统RollingEvidence
蚂蚁数科AIoT团队论文提出主动式可信视频取证系统RollingEvidence,利用相机卷帘门效应嵌入物理水印,结合AI与概率模型验证,抵御伪造篡改,在检测准确率和防护能力上优于传统技术。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法,小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前,让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强,不过未测其输出质量。
专访酷哇杨学:世界模型的下半场,是把一次成功变成长期服务|甲子光年
在2026世界人工智能大会上,具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家,共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用,解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
33.5k星星爆火!这个开源插件让AI不再写屎山,token自然就省下来了
Ponytail是开源插件,将资深工程师工程直觉整理成skill规则,供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制,减少代码量、成本,提升速度,核心是强制AI做复杂度判断。
Harness Engineering:耗时一周,我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践,分享为存量Java应用构建Harness体系,将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果,还对其未来发展做了展望。
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