「信息筛选」共找到 753 篇相关文章
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考，Seedance 2.0 Skill OS 深度解析！
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。
你的 AI 助理一闭嘴就在「发呆」？上交大 ProAct：把 Agent 的空闲时间变成生产力
上海交通大学 APEX 实验室提出 ProAct 架构，能把对话空闲时间转化为主动准备机会。它有预测、筛选、交付三级流水线，经 ProActEval 评测效果佳，证明算力用对地方更重要，让 Agent 能提前为用户准备。
让机器人「摸到」世界，复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资，背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系，解决触觉数据采集与模型融入难题，已切入工业场景。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
AI的记忆问题解决了！最强记忆基准99%的准确率
Supermemory团队构建的实验性AI智能体流程，在LongMemEval基准测试中达近99%准确率。其技术摆脱传统限制，以新方式处理信息。ASMR创新数据摄取和检索管道，有两种回答流程，团队计划开源代码。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
YC总裁转发、登顶Hacker News：SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相
近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills，经严格筛选评估，揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现，为AI研发指明路径。