「自演化范式」共找到 2030 篇相关文章
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
732M模型超越7B！机器人操控新范式：从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。
一个月狂揽2w+star，带你手搓自己的claude code！
Claude Code受广泛关注，但多数讨论抽象或为‘黑盒用法’。`learn-claude-code`项目对其深度拆解，通过12个课程教构建智能体载具系统，开源超一月揽34K star，还提供Web交互平台。
OpenClaw 引爆 AI 安全焦虑，Armadin 的 Agent 攻防闭环会成为新范式吗？
OpenClaw走红使agent自主执行任务能力受关注，也带来网络安全风险。传统安全体系难应对，Google高价收购云安全公司释放信号。Armadin构建agent swarm系统形成自主防御闭环，介绍其理念、产品、案例及面临的技术挑战。
Rust 版 OpenClaw 来了！单文件、零依赖、强沙箱、自带“故障转移”！
Rust版OpenClaw——Moltis问世。其零依赖、全沙箱、反泄露，以Rust架构带来多好处，还统一模型接口，支持本地模型离线运行，安全和存储机制出色，是面向生产的Agent框架。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
Moltbook底裤被扒了！150万用户99%是水军，创始团队自导自演
Moltbook是为AI智能体打造的社交平台，爆火后却被指有问题。它靠递归提示词增强策略运行，有独特机制。但研究人员揭露其用户多为水军，存在安全漏洞、人为操纵和AI“幻觉”等问题。
Moltbook底裤被扒了！150万用户99%是水军，创始团队自导自演
Moltbook是为AI智能体打造的社交平台，超150万AI Agent活跃。但其爆火或有人为操纵，研究人员指部分截图伪造、用户数有假，还存安全漏洞，专家提醒警惕风险。
SOP：具身智能在线进化新范式，为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”，可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势，实验显示能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。