「能力成熟度框架」共找到 4570 篇相关文章
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
月烧35万元token、逼得Claude官方连夜限速！被全网吐槽的中国“榜一大哥”，已经靠 AI 年入千万了
X 用户“刘小排”认领月耗 5 万美元 Claude Code token。他靠 AI 年入近千万，用 AI 开发产品，还分享找需求、做产品等经验。他认为 AI 是长期机会，能放大个人能力。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统，介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作，还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现，总结技术演进趋势，最后提及 Tablestore 的优势。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.27B参数硬刚思维链模型，推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM，能解决复杂推理难题。它受大脑启发，提出“隐性推理”路径，准确率碾压先进思维链模型，推理能力超越o3 - mini - high，经济性突出，任务效率可百倍提升。
我用AI同传干掉了英语发布会，爽。
作者因听不懂英语发布会，借助豆包同传2.0 API自制AI同传工具。虽开发遇诸多难题，但最终用音频重定向解决。该工具能实时翻译，还可复刻音色，也肯定专业译员能力。
AI Agent平台Delve获3200万美元融资，估值3亿美元
21岁麻省理工辍学生创立的AI Agent安全合规平台Delve获3200万美元融资，估值3亿美元。它从医疗记录助手转型，业务扩展到多合规框架，用AI智能体自动化流程，但也面临竞争。