「组件迁移」共找到 441 篇相关文章
Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。
豆包工作体验:Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”,定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好,能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移,Agent 成工作入口,还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
Agent之间,有互联网了!
明略科技开源发布Octo,旨在构建开源可信的Agent协作网络,让人、Agent和外部工具进入同一协作系统。它有三个核心概念、六种协作模式、四个端,推动AI应用从个人工具向组织协作网络迁移。
飞书正在赌一件事:谁先把Agent塞进工作流,谁就是下一代Office
飞书2026年战略转向Agent平台,让Agent成工作流原生组件。以知识问答为切入口,与钉钉、企业微信展开AI路线竞争。其投入MCP基建,押注人与Agent协作,也面临商业化、客户结构等挑战。
Java 世界的 MCP:将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件,但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法,Java MCP SDK 能将其与企业架构融合。文中探讨 MCP 及其 SDK,分析其设计、应用、权衡等,还给出企业运营助手案例。
拆解机器人,分析其软硬件弱点(1)
国外公司对某款机器人做了深入拆解分析。介绍了机器人硬件关键信息,包括外形、各部分组件等。还指出硬件存在多种攻击途径及安全隐患,如物理访问点、JST 连接器等问题,RK3588 也有漏洞。
Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了
AI开发中,国产硬件增多,但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生,它能开发高性能算子,在昇腾芯片测试中表现出色,还能助力模型在国产平台高效迁移,限时免费内测。
一文看懂 TritonNext 2026:FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”!
1月9日,「2026 TritonNext技术大会」召开,专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题;崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题;上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
AI「看见」实验,哈佛颠覆性突破!一副AR眼镜,新手秒变资深专家
哈佛大学刘嘉教授团队研发人机共融智能系统,含APEX和Agentic Lab。前者用于微纳加工,后者用于生命实验。实测显示,它们能实时纠错、自动记录分析、实现技能迁移,让AI与人类在科研制造中深度融合。