「系统级GUI Agent」共找到 4005 篇相关文章
AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。
如果你还在犹豫要不要尝试 OpenClaw,试试这个 App 一键部署方案
作者推荐 OpenClaw 这款开源产品,它像钢铁侠的 AI 助手贾维斯,可与通讯协同软件协作。还介绍用百度智能云 1 分钱部署 OpenClaw,阐述其配置、应用及价值,称 AI 会成基础设施。
大模型桌游试玩员来了:用五大画像模拟「千人千面」,评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM,首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集,引入MDA理论,提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
这个春节,AI 不聊天了,开始替我买单
马年春节,腾讯、百度、字节跳动等大厂打响「AI 春节大战」。阿里旗下千问 APP 投入 30 亿启动「春节请客计划」,活动首日成绩显赫,还展示了跨应用调度等能力,探索出独特的「超级 Agent」路线。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型(dllm),认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作,还整理当前diffusion问题及观点,如推理架构、词表、优化范式等,并附项目网站和agent demo。
ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!
2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。
港大nanobot4,000行代码复刻Clawdbot
港大nanobot用4000行代码复刻Clawdbot,解决AI从‘被动回答’到‘主动服务’问题。它有核心架构Agent Loop,三大主动触发机制,模块化设计,还坚持少即是多原则,让AI成自动化助手。
LLM时代的事件抽取:从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值,认为其未被削弱,应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等,还提出六大未来研究方向,指向将其演化为智能感知与记忆层。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题,哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制,为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容,还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
重磅!小扎收购Manus,保持独立运营
Agent领域传来重磅消息,Meta以超10亿美元收购Manus,后者将保持独立运营,继续销售服务。其技术会整合进Meta产品,已服务全球数百万用户和企业,目标是服务Meta平台上更多用户。