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POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等:使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型(Time - LLM)与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号,再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
企业软件底层逻辑脱胎换骨:从席位订阅到决策订阅,下一个万亿公司属于这类玩家
大模型落地进入深水区,企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例,企业软件竞争从模型能力转向认知结构,价值结构、引力中心等都在改变,软件订阅也从席位转向决策。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken,可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间,统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成,经多阶段训练,在多任务上达或接近先进水平,为视觉模型带来通用性。
阿里云 Tablestore 基于 Mem0 为 OpenClaw 构建记忆系统最佳实践
文章指出 OpenClaw 原生记忆有失忆、多 Agent 记忆不通等问题,介绍阿里云 Tablestore 基于 Mem0 为其构建记忆系统的实践,包括优势、安装步骤,实测记忆持久生效,还提及后续实践值得期待。
让大模型基于「图像事实」说话:用事实文本+自适应编辑,让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”,存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架,含FAS和QAO模块,能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉,且推理开销低,为多模态助手落地提供实用路径。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明?VLMgineer让大模型自己「发明工具」,从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer,一个全自动工具设计与使用框架,利用视觉语言模型和进化搜索,让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示,它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。
爆火的OpenClaw怎么玩?谷歌老哥40天打磨终极配置单开源:让你的龙虾越养越聪明,自动打怪升级
OpenClaw正掀起AI狂潮,谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo经40天实战打磨出OpenClaw Agent终极落地方案。其系统架构分身份、操作、知识三层,文件不断进化,文末附实操路线图。
Agent RL 总是训练崩?UCLA 这篇论文给了救命稻草!
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出,Agent RL训练易崩溃,原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”,提出SAMPO算法提升稳定性,还给出从业者建议。
ICLR 2026|在「想象」中进化的机器人:港科大×字节跳动Seed提出WMPO,在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式,可让具身智能在‘想象中训练’,解决传统 VLA 训练瓶颈,目前论文、代码与模型均已开源。
Context Mode:为你的AI开发工具节省98%的上下文token
开发者分享开源项目Context Mode,它在Claude Code和工具输出间加中间层,采用沙箱隔离和精准检索策略,能节省98%上下文空间,与Cloudflare Code Mode互补,可提升AI从业者工作效率。