「点监督」共找到 926 篇相关文章
OpenClaw大更新，AI智能体不再是黑箱！官方口号：少点神秘
4月25日，OpenClaw发布v2026.4.25版本，官方口号“Less mystery， more machinery”。此次更新核心指向AI智能体下半场要更透明、可控，涵盖语音、可观测性、插件启动等多方面改进。
保姆级Clawdbot教程来了，但我还是想劝大家悠着点。
Clawdbot爆火致Mac Mini断货，它是本地高权限的个人AI助理，功能与Claude Code类似，但有接入聊天软件、长期记忆、开源等特点。文章给出安装教程，也提醒因权限高有安全风险，使用要谨慎。
OpenAI有个神秘邮箱，多大点事都能惊动奥特曼
OpenAI扩张中启用friction机制，员工遇问题可发邮件到friction@openai.com，重要问题能惊动高层。该机制由Fidji Simo制度化，虽有人不满，但在竞争中利于消除内部堵点，对手也各有管理法。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
把 UI 生成接进流水线：基于半监督评测体系的 UI 自动化生产实践
本文来自蚂蚁集团黄兆嵩在 QCon 2026 的演讲，探讨生成式 UI 技术重塑生产方式。提出系列工程实践，包括高质量生成、LUI 场景应用及质量监控迭代，让前端生产自动运转、用户体验随需而变。
具身数据来了实战派！40天2轮融资数千万，瞄准物理AI基础设施
近日，具身智能数据基础设施公司元点科技完成数千万元融资。其创始人郭江亮认为具身智能竞争进入下半场，本质是数据竞争。元点用MatrixOS构建数据基础设施，业务与生态全面铺开，团队实力强，瞄准2027 - 2029窗口期。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
AI编程的下半场来了？学会用Agent Skill解决编程的痛点问题
文章分享用 Agent Skill 解决 AI Coding 痛点的实操复盘，如让代码上线、解决 AI 不用 Skill 问题。介绍 Skills 原理、CloudBase Skills 优势及与 MCP 组合，还给出实战案例、踩坑经验和未来规划。