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上下文工程是AI智能体的“系统一”,决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证,给出可复用经验,如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。

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AI破解宠物心声,读懂你的猫狗?全球首个AI与动物感知中心揭秘

伦敦政治经济学院的Jeremy Coller动物感知中心获400万英镑资助,汇集多领域专家,研究动物意识。中心探索AI在宠物交流的潜力与风险,还关注动物福利伦理等更广泛问题。

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机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。

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来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程?

Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择,给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则,助开发者少走弯路。

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Cursor 0.50 版本升级后如何省钱又高效?一份给开发者的避坑指南

本文围绕Cursor编程助手日常应用展开,讲解计费机制、工具调用等核心要点,结合实践给出高效使用方法论与避坑指南,如合理选模型、巧用工具、设置规则等。

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基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型

传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。

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重大技术突破!微软发布BioEmu模型,蛋白质模拟从数年压缩至几小时

今天凌晨,微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu,可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时,已在《自然》发表。它能解决传统方法难题,核心设计独特,训练整合多数据源、采用多阶段策略。

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ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台

来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc,融合多源数据,有体素级运动流标注等创新,提出免真值评估指标,支持协同预测,已开源,能推动自动驾驶迈向新阶段。

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开源2天狂揽3.3K Star!超火的隐形AI桌面助手,实时捕捉屏幕与音频,生成结构化知识!

GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass,开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发,能捕捉屏幕和音频活动,转化为结构化信息。适合会议记录等场景,有屏幕活动捕捉等核心能力,提供不同系统安装方式。

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750城市+5000小时第一人称视频,上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集

上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai,含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集,还训练了模型Yume。它特点突出,团队按四环节构建,望成世界建模等领域的数据基石。

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