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腾讯开源三大具身基座模型,首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间,腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差,后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层,配合具身智能体和框架构成完整矩阵,还解决语言信息不足等问题,并在工业和养老场景测试。
32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。
红杉中国xbench全球首发,AI智能体真实战力揭榜!
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文,采用双轨评估体系和长青评估机制,首期发布两个核心评估集并综合排名,还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值,解决现有评估难题。
为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。
英伟达放话:小模型才是Agent的未来!
英伟达论文指出,当前用大模型构建AI Agent是资源浪费,提出小模型才是Agentic AI未来,给出三点理由,还提供从大模型迁移到小模型的六步流程,并分析三个开源项目,呼吁行业追求效能。
一文彻底搞懂 MCP:AI 大模型的标准化工具箱
MCP(模型上下文协议)是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术,是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务,整合 Function Call 标准,几乎所有大模型都可接入。
这次,LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型(LLM)能力提升,其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标,还提及社区关注方向,指出结合多种手段才能把解释变知识。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型(如GPT - 4V)虽有强大图文理解能力,但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具,构建全景图,覆盖多维度,还指出挑战与对策。
Rex-Omni:用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型,MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型,在零样本测试中表现超现有回归模型,还具备丰富语言理解能力,有独特设计和训练流程。
硬核「吵」了30分钟:这场大模型圆桌,把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中,多位行业大佬围绕大模型展开辩论,话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题,不同观点碰撞,深入探讨大模型技术演进与发展之路。