「类脑空间认知框架」共找到 1913 篇相关文章
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
AI时代的真相：信息免费，认知收费
文章指出AI时代信息不再稀缺，获取成本趋近于零，差距源于脑中的“解码与决策系统”，并将该系统拆解为解码、决策、执行三层，分析每层造成差距的原因。
开源多模态大模型EarthMind，观测地球统一框架
地球观测数据复杂，现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind，引入空间注意力提示模块，实现跨模态融合和多粒度理解，解决地球观测难题。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey，首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌，覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足，如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
爆火「开源投资框架」，AI时代的伯克希尔
AI投资虽火但常给出正确废话，AI Berkshire爆火，兼容Claude Code和OpenAI Codex，有18个Skill。它将四位投资大师方法论抽象成流程，通过多Agent协作完成投研闭环，还有强制给结论等特点。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》，为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管，提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论，还探讨了美国AI监管现状。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
AI Agent 十问十答，降低认知摩擦
文章以问答形式梳理技术术语与价值信息，介绍AI Agent定义、与传统软件区别、演进原因等，还阐述组件、原理、提升输出效果方法，探讨Workflow与LLM关系及单/多智能体系统相关内容。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。