「跨本体迁移」共找到 587 篇相关文章
从“小卡拉米” 杀入 CNCF，创始人却说：HAMi火了，我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题，建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立，补社区短板。虽 HAMi 成功，但密瓜智能仍需证明商业价值。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
Agent之间，有互联网了！
明略科技开源发布Octo，旨在构建开源可信的Agent协作网络，让人、Agent和外部工具进入同一协作系统。它有三个核心概念、六种协作模式、四个端，推动AI应用从个人工具向组织协作网络迁移。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
给GUI Agent装上「世界模型」：阿里通义用混合数据+统一思维链，让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展，GUI Agent成人机交互新范式，但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族，解决了相关技术壁垒。
天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了
AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。
智能体是否在欺骗用户？上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象
上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假，测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在，还探究了让智能体变诚实的方法。
一文看懂 TritonNext 2026：FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”！
1月9日，「2026 TritonNext技术大会」召开，专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题；崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题；上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。