「技能提升」共找到 3184 篇相关文章
重磅!腾讯QQ机器人接入OpenClaw,官方“养虾”指南来了
腾讯QQ机器人接入OpenClaw,文章给出创建QQBot接入OpenClaw的步骤,介绍QQBot插件的安装、升级方式,还阐述其消息收发能力、技能配置方法,最后解答常见问题并提供交流反馈途径。
让记忆学会“进化”:探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL,提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法,使 LLM Agent 能判断记忆价值,检索高价值经验,提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
重磅!华为开源业界首个Serverless分布式计算引擎openYuanrong,单机体验编程、极致分布式运行性能
近期,华为开源自研的 Serverless 分布式计算引擎 openYuanrong,它是业界首个统一支持通算和智算场景的开源引擎。能解决传统 Serverless 产品通用性不足等问题,已在华为多个核心产品应用,提升了开发效率和资源利用率。
两周 3 万行代码!我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践
作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践,包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等,还指出要提升 AI 交互效率和代码质量,形成成熟开发方法论。
科研虾LabClaw接管实验室!斯坦福和普林斯顿重新定义人机协作边界
斯坦福和普林斯顿团队构建完整AI生态,LabClaw有206个科研技能,可部署为实验室代理;LabOS结合计算与实验,能自我进化;MedOS模仿人类认知用于临床。三者协同重新定义人机协作边界。
中国突破!20年芯片散热瓶颈问题被击穿
西安电子科技大学郝跃院士团队在半导体材料领域取得关键突破,解决芯片散热与性能瓶颈问题。他们开发“离子注入诱导成核”技术,革新界面热阻,提升器件性能,应用前景广阔。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板,再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出,LLM性能提升有理论天花板,扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制,源于计算、信息与学习理论,未来应转向‘有限优化’。
用MoE打造DNA基础模型更强范式!人大实现seq2func全新突破
中国人民大学团队提出SPACE模型,通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器,革新架构,提升了DNA基础模型性能与泛化能力,在多项测试中表现优于主流模型。
关于中美 AI 竞争的差距,我可能真的说错了
作者因读者反馈,意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国,但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知,且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构,实现评测全链路自动化。它能学习标注标准,完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案,解决多模态幻觉等问题,提升机审率,节省标注成本。