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补上OpenClaw最大短板!中国AI独角兽亮出龙虾盒子,打工人放心养虾
OpenClaw热潮下,云端隐私数据保护缺位,端侧算力和全模态脱敏能力不足制约其落地。无问芯穹推出InfiniClaw Box,具备多信源融合等能力,采用端云一体架构,实现隐私安全与大模型能力融合。
CVPR 2026|DROID-W:复杂室外动态场景,也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架,即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体,从多视角观测识别不可靠区域,还提出交替优化方案,在多个数据集表现优。
林俊旸离职后首度发声:万字复盘,大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文,复盘大模型行业演进,指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示,探讨思考与指令融合难题,还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
12个Ai编程Agent同台PK,最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文,将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示,基础模型写代码强,商业版调试优势明显;专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。
AI时代已来,魔幻的大模型投毒事件,我们怎么应对?
央视315晚会曝光针对大模型的蓄意信息围猎,虚构手环经力擎系统包装成科技尖货。黑产靠此吸金,利用技术污染证据链。多方已行动,厂商需提升安全能力,消费者要保持警惕。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder,拿捏图表长视频,达到开源小模型SOTA!
腾讯开源Penguin - VL,直接用纯文本LLM训视觉编码器,跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强,训练分三阶段,相关代码、模型等已开放。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
企业级靠谱龙虾升级,拒绝失控
OpenClaw爆火又降温,凸显轻量化智能体短板,企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型,其与两平台构成DeepexiOS,支撑企业AI体系化建设。
谷歌AGI底座降临!首个原生全模态嵌入模型上线,已实现全模态SOTA
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2,将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间,实现跨模态检索,降低架构成本,赋予 AI 连贯「记忆」,是重塑 AI 基建的里程碑。
从视觉出发统一多模态!颜水成团队最新研究:不再把图像编解码器塞进LLM|ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发,用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA,挑战多模态“语言中心论”,在多任务表现出色。