「执行稳定性」共找到 655 篇相关文章
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。
真6，上线几天，轻松斩获10k，首款开源通用AI智能体Suna：一句话自动处理Excel/爬数据/写报告，程序员私人助理诞生！
Suna是Kortix推出的全球首个开源通用型AI Agent，核心突破是“执行力”，能像人类员工操作数字工具。它开源透明，是全能数字员工，已落地多场景，有五大核心功能。还给出部署方法和同类对比。
前后端一起消失：AI Coding正在改写大厂工程师分工
大厂研发组织出现调整，美团前后端团队合并，蚂蚁网商让测试岗转研发岗。AI Coding普及使技术岗位划分重塑，前后端边界成“全栈能力”。AI编程工具虽有后端执行能力，但仍需资深工程师兜底。
Qwen3.7：智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。
多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。
感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了
OpenClaw作为免费开源项目，重新定义Token消耗量级，催生‘超级Token耗散场景’，倒逼模型厂商推出‘Token Plan’。多家国产模型厂商跟进推出‘龙虾套餐’，云平台也下场布局。但OpenClaw面临配置门槛、任务稳定性和必用场景等问题。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时，马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异，事实稳定性、情商、创意写作等能力提升，实测也有不错表现。
小红书最新开源TTS力作！4人对话自然无缝，毫秒极速响应！
近年来TTS技术爆发，但多人对话的自然流畅性和长序列稳定性一直是难点。小红书团队开源的FireRedTTS - 2是面向多人对话场景的TTS模型，实现自然切换和低延迟，支持多语言，适用于多种场景。