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2026 年全民养虾,但你养的,到底是谁的虾?
OpenClaw开源引发全民养虾热潮,但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box,适配多款硬件,有本地模型,能断网干活,具安全机制,省钱且技能丰富,还与OpenClaw互补。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
14.5K!冲上Github Trending榜,字节最新开源Agent上下文"数据库"!
OpenViking是字节跳动火山引擎开源的AI Agent上下文数据库。它用文件系统范式管理上下文,有分层加载、递归检索、可视化轨迹和自动会话管理等特性,支持多种模型,测试效果显著。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
人形机器人「网球运动员」来了!不靠预编程,银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究,使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力,实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法,构建“运动小脑”等,经实验验证性能优越。
计算所 x 上交大论文:只用双人数据,也能生成多人动画丨CVPR 2026
中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate,引入身份标识与空间关系建模方法,用双人数据训练,能扩展到多人动画生成,优于现有方法。
AI下半场的战场,从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火,标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题,核心是Agent Memory。论文梳理该赛道,指出其是系统级记忆体结构框架,未来关键在memory策略可学习。
410份Demo,00后把AI应用推进了"深水区"
魔搭社区与Datawhale携手,11所高校、5600+开发者参与AI应用实验。410份初赛Demo中224支战队入围复赛。作品呈现从通用助手到深水区工具等趋势,还有陪跑环节助力从Demo到真产品。
龙虾纪元
2026年春天,OpenClaw这一开源项目爆火,星标数逼近25万,国内云厂商纷纷接入。它虽技术上无优势,但产品形态出色,把AI变成“住在手机里的助理”,不过也存在安全等问题。