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机器人需求驱动导航新SOTA,成功率提升15%!浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知,将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航,实验中表现优于单视角SOTA方法,为智能机器人技术发展奠基。
彻底戳穿AI「失忆症」!超越OpenAI全局记忆,中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题,国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」,用MemCube封装记忆,评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
会“思考”的目标检测模型来了!IDEA提出Rex-Thinker:基于思维链的指代物体检测模型,准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker,引入“逻辑推理链”,构建可解释推理框架,经两阶段训练,在测评中准确率提升,可解释性强,有良好泛化能力。
跑通AI Agent「最后一公里」:iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术,指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力,介绍核心技术架构和后训练进化引擎,还提及该技术带来的自由体验,其1.0版本已公测。
我给剪辑产品 0 元雇了个外部研发部:它开始自进化
作者的剪辑产品有了“外部研发部”——Agent。它每天研究新方法、用真实项目测试。作者三步搭建此“研发部”,让其自动查询、测试和汇报,自己负责最终决策,项目获取新方法不再只靠偶然。
真正能用好AI的企业是怎么做的?(附企业级AI落地实战手册)
数字化深入,非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书,提出复杂文本智能五大核心能力标准,用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用,提供可复制落地范本。
Claude Code 开发者分享:如何管理百万上下文
Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制,提出完成操作后的五条岔路,还给出不同场景的决策建议,强调会话管理要平衡信息量和注意力。
鹅厂员工那些“需求很大,却没人做”的小程序?
鹅厂员工分享了多个需求大却没人做的小程序idea,如“鹅众点评”、展示商场餐厅实时人流量的小程序、老年人“极简版”工具小程序等,涵盖生活、出行、旅游、育儿等多方面。
程序员都在给AI当“监工”!7万多条编程消息揭开当前编程现状
圣母大学和范德堡大学研究团队剖析超7万条编程指令,揭示开发者与AI编程助手协作现状。开发者多当“监工”,工作从敲代码转向指导AI、诊断错误等,还总结出人机协同的诸多规律。
传统PM假设已死!Anthropic的产品经理是怎么工作的?
文章指出在AI指数级增长时代,传统产品管理假设已不适用。以Anthropic的Claude Code为例,展示模型能力大幅提升,介绍了新的产品管理工作流程、四个根本性转变及新节奏,强调判断力的重要性。