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智能体时代,人类与AI如何分工?
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开,探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化,挑战传统职业身份,还使工作与生活边界模糊,同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
全球看中国,灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年,“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向,而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化,在10万小时量级上可大幅替代真机数据,还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
跳出超级 App 之争,鸿蒙系统级智能如何改写 AI 赛道规则?
2025年AI热潮转向落地场景深耕,华为鸿蒙在终端操作系统层面开辟新赛道。其通过鸿蒙智能体框架打破‘APP孤岛’,走‘C+B’差异化路线,还推出开放平台等繁荣生态,推动终端智能化迈进。
具身智能的第四阶段:「造系统」?
进入2026年下半年,业内形成共识:具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite,提出“产业具身”理念,助力具身智能落地。
DeepRare 重磅发布:全球首个可循证智能体诊断系统,直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构,模拟医生诊断思维,支持多模态输入,在多数据集评估中表现出色,已上线在线平台。
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。
特工现场实录|纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统?
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统,将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑,通过协作空间与A2A通信协议配合,实测稳定性佳。平台降低开发门槛,后续规划聚焦多方向。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
Qwen要做机器人了:林俊旸官宣成立具身智能团队
阿里通义千问大模型负责人林俊旸官宣在Qwen内组建小型机器人、具身智能团队。此前阿里云领投具身智能企业,Qwen系列模型受具身智能公司青睐,此次动作呼应阿里云布局,正值科技巨头加码机器人领域。
打开高德的理由又多一条!全球首个「需求链智能调度」AI地图上线
8月,全球首个AI原生地图应用——高德地图2025上线。它有「需求链智能调度」系统,能处理多任务出行。其ST - MAC技术可解构复杂请求、构建群体智能服务生态,还有时空感知、AI探索等功能。