「Discovery Loop」共找到 71 篇相关文章
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
OpenClaw的风刮到了多模态生成，6B小模型超越Nano Banana 2！
现在多模态生成模型在复杂指令和下游任务表现不佳。上海人工智能实验室等团队提出GEMS，将OpenClaw成功应用于多模态生成领域，激发小模型潜力，让6B小模型部分任务超越Nano Banana 2。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
OpenAI悄悄上架了一个生命科学新模型，想当药企的工具供应商
本文报道OpenAI在API价格页悄然上线未正式发布的生命科学新模型gpt-rosalind-discovery，梳理OpenAI Rosalind产品线布局，对比头部厂商路径，分析AI+药物发现赛道商业化的机遇与挑战。
Cursor AI 上下文管理的秘诀
Cursor发表《Dynamic context discovery》文章，讲述上下文管理秘密，提出“动态上下文发现”模式，分享五个优化手段，如长输出变文件、聊天历史变档案等，还阐述了为何用“文件”及相关思考。
Agent 成大厂新“战场”？从同程旅行 DeepTrip 看垂类 Agent 的设计与落地实践
文章聚焦同程旅行推出的垂类旅行 Agent DeepTrip，介绍其设计与落地实践。它能降低旅行决策成本，构建旅行服务生态。团队基于多方面考量选 Agent 架构，还从多维度介绍实现方法及未来规划。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
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。
Opus 4.5之后，AI正在催生“巨头型百人公司”
Opus 4.5发布后，Agent赛道洗牌，模型差距由Agent Loop拉开。本文围绕Cherry Studio，与创始人及投资人探讨AI公司护城河、开源意义、用户价值差异等，指出未来将催生“巨头型百人公司”。