「视觉推理任务」共找到 3994 篇相关文章
实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
Codex 大更新:一个 AI,接管你所有软件。
Codex 迎大更新,有望成 OpenAI 超级应用核心。它能与多工具协作,超 300 万开发者在用,近半使用场景非写代码。具备跨应用多 Agent、非编码任务处理等功能,还增添图像生成等特性。
从Vibe Coding到Agentic Engineering:重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变,以真实需求为例,展示后台开发全流程,涵盖需求获取到合入发布各阶段,介绍各阶段工具及操作,凸显 Agentic Engineering 优势,强调人编排、AI 执行的核心理念。
Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
Claude能直接操控你的电脑微信了,这才是真正的上位小龙虾。
Claude新发更新,可通过Computer use纯视觉方案操控电脑,还更新了远程操控Dispatch。这俩功能组合让Claude能操控微信等本地软件,使用简单,且权限管控和防护较好,更新速度快,领先同类产品。
机器人浓度最高的一届春晚后,具身智能离走进千家万户还有多远?
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题,但发展乐观。工业场景对通用性需求不大,Agent 架构或成关键,数据和物理交互等方面也有挑战。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR:用“粗思考,细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR,引入‘粗思考,细求证’范式与有界自适应置信度解码,打破速度与精度零和博弈,在多基准测试表现出色。
对话 Seede AI:帮人类创作只是第一步,我们想帮人类理解 Agent 产出的内容
本文对话 Seede AI 创始人 Longyi,探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿,易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救,产品已跑通 PMF,目标是帮人类理解 Agent 产出内容。