「执行层」共找到 832 篇相关文章
Coze 开源 :全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze,含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent;后者是运维中心,解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议,安装门槛低,意在构建生态闭环。
刚刚,MiniMax直接让龙虾学会自我进化,也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上,英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局,推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级,在多方面表现出色,还在科研评测中获佳绩,实测效果良好,开启自我进化。
开源AI开发生态大洗牌:低代码平台逆袭,传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日,蚂蚁对现有开源生态全面剖析,发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道,还总结出七大趋势,为从业者提供生态演进规律参考。
二元成功率已经过时!PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限,难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架,含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准,能细粒度审计执行过程。
AI芯片烧到1000W!碳化硅成 “救命稻草”
碳化硅性能优于传统硅基器件,已用于新能源等领域。AI算力爆发,它成破解高功耗芯片散热难题、支撑数据中心能效升级核心材料,产业链上游及技术领先企业将长期受益。
刚刚,国产AI双冠王!黑马世界模型打破全球纪录,一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜,打通「看懂世界+执行行动」,适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化,具备多本体、多任务、长程执行能力,展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
2026年,前端、后端、客户端程序员的职业生涯,该推倒重来了
文章指出AI重塑软件行业价值链,多数程序员工作集中在易被AI替代的实现层和维护层。前端、后端、客户端面临不同冲击及转型路径,还给出转型框架和建议,提醒程序员主动转型。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
50+ 当下 Agent 关键数据与发展趋势预测
index.dev报告整理50+条AI Agent统计数据,涵盖采用率、市场规模等。介绍技术栈各层级,如开发者层提升编码效率,知识工作者层辅助办公。还提及企业采用趋势、用户交互变化、市场规模增长等内容。
堆了一仓库GPU,却生产不出专业智能?九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统,却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略,通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟,前者用强化学习造专业模型,后者让专业智能规模化流通。