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具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙,近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈,蚂蚁灵波郑可成介绍模型,上海交大李永露分享评测基准,圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
重磅!Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决,把Agent宠物变成牲口
Anthropic推出Claude Managed Agents,一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件,已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施,专为Claude模型优化,多家企业已在生产环境使用,还同步发布工程博客解释架构设计思路。
WorkBuddy杀疯了?一群AI专家帮我打工,我在微信里当赛博虾工头!
本文介绍腾讯推出的全场景职场AI智能体桌面工作台WorkBuddy。它内置多领域垂类专家,能接管自媒体内容创作流水线,还接入微信ClawBot插件方便操作。部署和技能配置门槛低,内置主流模型,还有免费Credits福利。
接入 MiniMax M2.7 后,我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7,其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后,能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低,有望提升 Agent 生态表现。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
震撼!0人类,16个Claude全自主开发,2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器,能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发,虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
3D重建的惊人进展:多所世界名校联合发布论文,告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文,回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类,研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒,带来速度和泛化能力的提升,解锁新应用,但也面临挑战。