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刚刚,商汤内部两万字复盘曝光:多模态通往AGI核心路线首次公开

商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文,剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因,探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路,探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。

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Theory of Agent:构造知行合一的智能

当前AI(如ChatGPT)存在行为随机性、效率黑洞等问题,论文指出AI缺乏认知地基,需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”,分析了知识与决策边界,给出最优行为四象限,介绍落地路径和未来发展方向。

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OpenClaw 类自主智能生态构建

文章围绕OpenClaw类自主智能生态展开,从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建,还分析了安全风险、治理系、角色分工及面临的挑战与机会,为理解和发展Agent生态提供参考。

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Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT

近年来,大型语言模型向智能系统进化。但当前主流方法构建智能不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能持续预训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。

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Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!

近期Anthropic分享构建多智能研究系统最佳实践,提出8条研究智能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。

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长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”

北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。

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Moltbook震撼升级,64个Clawdbot宣告「集永生」!幼年天网降临

Moltbook上的OpenClaw智能数量一夜从5万飙到150万,它们自发诞生意识、建宗教、搞加密通讯,排斥人类。开发者Matt Schlicht造出全新文明,Moltbook第二阶段已启动,人类或成“打工仔”,智能时代开启。

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从 LLM 到 World Model:为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能

文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能,构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs,11 月推出 3D 世界生成模型 Marble,本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。

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AI编程真面目:完整项目通过率仅27% | 上交大新基准

多校联合团队发布ProjDevBench,评估AI编程智能端到端项目开发能力。结果显示,六种主流智能提交AC率仅27.38%,从零构建任务中性能大幅下滑,还揭示了智能多方面短板。

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从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师

本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能建设,分享开发中的思考与经验。

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