「自然语言控制」共找到 610 篇相关文章
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期,直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法,还给出保证代码质量的原则。
亚马逊云科技 AI 助手终于来了,一出手就对标 Cowork
亚马逊云科技推出 AI 助手 Amazon Quick,对标 Claude Cowork。它是 AI 驱动的桌面办公助手,可通过自然语言完成多项办公任务,还能连接多种办公工具,在国内使用体验好,体现了 AI 办公从‘工具增强’走向‘流程重构’。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事,Anthropic开源的MSM对齐方法,能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调,控制精度高,还研究了最佳实践,将改变大模型对齐流程。
李飞飞做AI游戏,拿了4个亿
李飞飞联创的AI游戏公司Astrocade获5600万美元A+B轮融资。该平台让用户用自然语言描述就能生成游戏,上线8个月有2000万用户、月1.4亿次游玩。其用专门AI模型降低创作门槛,未来发展待察。
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程,真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw,它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills,涵盖实时搜索、网页自动化等场景,还给出安装方法、实战案例及常见问题解答,助用户搭建稳定环境。
硅谷一线创业者内部研讨:为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功,他们做对了什么?
来自硅谷一线AI创业者数据显示,95%的AI Agent在生产环境部署失败,原因在于围绕模型搭建的脚手架不完善。文章基于研讨会内容,探讨AI Agent构建关键,如上下文工程、安全控制、记忆功能等,并指出待解决问题和未来方向。
英伟达联手QCI搞大事:量子应用能在真机前先模拟纠错
量子电路(QCI)公司联合NVIDIA,将CUDA - Q编程能力集成到Aqumen软件套件。QCI的双轨量子比特设计易纠错,有检测、控制流、处理错误三大功能。二者结合能让开发者在真机前模拟纠错,加速量子计算商业化。
CVPR 2026 | 1B模型也能当多镜头导演?大连理工&快手可灵开源力作MultiShotMaster
大连理工与快手可灵团队推出MultiShotMaster框架,能在1B左右小参数量级模型实现导演级镜头调度和连贯叙事,支持多图参考、主体运动控制。论文录用至CVPR 2026,代码已开源,还获AAAI CVM Workshop竞赛冠军。
大事不好!机器人学会预测未来了
蚂蚁灵波连续四天开源,此次推出全球首个用于通用机器人控制的因果视频 - 动作世界模型LingBot - VA。它能脑补未来,有记忆不丢失、高效泛化等亮点,架构设计独特,实验效果出色,推动通用机器人走向视频时代。