「研发规划」共找到 895 篇相关文章
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照,介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制,包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者,按是什么、解决什么问题等展开,还分析了Agent工程核心挑战。
你还在关注大模型排名?这家公司已在全球收割AI红利,做“真正能交付结果的”Super Agents
文章借昆仑万维财报,探讨AI商业化进程。该公司战略重视AIGC,有全面业务场景。其发布的天工超级智能体解决行业痛点,上线APP拓展办公场景。财报显示营收增长,AI业务成引擎,为行业提供借鉴。
具身智能体操作系统PhyAgentOS,赋能全球Physical AI 技术挑战赛冠军
2026年4月27日,中山大学HCP实验室研发的PhyAgentOS开源框架,助力11岁开发者Arjun获全球Physical AI技术挑战赛冠军。该框架降低开发门槛,打通执行闭环,加速具身智能落地。
布林坦承谷歌低估Transformer,“还被OpenAI挖走了Ilya”
谷歌创始人谢尔盖・布林回母校演讲,复盘谷歌发展,承认曾低估Transformer,让机会给OpenAI。还回顾谷歌诞生、AI掉队又靠Gemini 3翻盘的历程,给出对大学生、创业者建议,反思退休决定。
安卓党狂喜!Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技,给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术,适配50 + 款主流应用,自带安全边界,普通人易安装,开发者可自定义流程。
刚刚,谷歌重大突破!量子计算首次可验证,登《Nature》封面
谷歌宣布重大成果,全新量子回声算法在 Willow 芯片运行,解决原子相互作用问题比传统超级计算机快 13000 倍,结果可验证,相关研究登《Nature》封面,朝量子计算实用迈进一大步。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体,会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划,利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解
作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM,经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative,K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
又一安全圈爆火的开源项目,已经1.66万Star!
现在大家爱用代码AI客户端干活,但碰到安全和逆向任务时,AI易懵圈,因工具散落、经验没沉淀。开源项目`reverse-skill`可给AI装“安全研究导航仪”,支持多种AI编码客户端,有诸多功能特性。