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开源动态7

Agent 基建不是设计出来的,是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的

文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例,讲述 TiDB 作为基建服务商,满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化,以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。

Founder Park
算法论文8

中山大学梁小丹团队论文:让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026

中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》,通过分层建模和逐步对齐,引入视觉语言模型作监督,解决视频生成模型物理建模问题,提升物理正确性和视频质量。

AI科技评论
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ASO应用商店优化原理和操作流程,ASO推广优化主要方式?(进阶篇一)

ASO进阶篇第一章:ASO的目标,ASO的原理和流程,ASO优化的主要方式。

新闻资讯7

王田苗三问具身大牛:大模型还在「拨号上网」,机器人靠什么拿下真实订单?| WRC 2026

在2026世界机器人大会的圆桌论坛上,王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论,并就商业化落地节奏达成共识。

AI科技评论
开源动态7

原力灵机发布Realtime-VLA V2:从遥操作到真实部署,VLA提速的系统解法

原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告,在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA,解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题,还通过“油门式采集”提升速度,但离人类性能仍有差距。

AI科技大本营
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业务逻辑的“坍塌”:当应用层只剩下胶水代码,在 AI Agent 时代,我们该构建什么

作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路,探讨LLM不确定性、AI开发概念,手搓Agent示例介绍开发关键点,分析LangChain价值,思考混合架构,还从性能视角看LLM,回顾其关键跃迁。

阿里云开发者
产品应用8

把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里:它替我省了 BI 和程序员的钱

作者测试 MiniMax M2.7,用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力,让其开发管理系统验证工程能力,还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色,但处理复杂事件仍待优化。

InfoQ
产品应用8

Anthropic自研AI面试官,深度访谈1250名职场人,揭示AI在工作中的真实影响

Anthropic发布Anthropic Interviewer工具,对1250名专业人士访谈。结果显示,人们对AI在工作中的作用普遍乐观但局部悲观,不同职业群体对AI态度和使用情况有差异,研究数据将公开。

AI寒武纪
产品应用8

最强编码模型 Fable 5.1 发布:性能翻倍、Agent 成本降 45%,Anthropic 把顶级模型送进真实世界

当地时间9月1日,Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1,新模型在多方面能力提升,Agent工作负载成本最高降45%,此次发布还涉及价格、数据留存等多方面内容,争夺高价值任务市场。

InfoQ
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给野马套上缰绳:Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地

本文围绕 Agent Harness 工程实践展开,指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式,以悟空 AI 招聘为例说明落地,还分析行业标杆、未来趋势,给出心法。

阿里云开发者