「智能体数据合成」共找到 5365 篇相关文章
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
AI当员工，24小时不休息，17天干完人类数年活！
劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研，构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用，AI还让大科学装置更智能，实现实时决策，开创“AI设计，实验验证”模式。
谷歌开源 Colab MCP Server，AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server，使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互，将本地智能体工作流与云端执行环境打通，解决本地部署局限，还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办，由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题，多位学者将分享最新研究成果。
喊话谷歌、OpenAI，微软AI CEO亮出「人文超级智能」底牌
微软AI CEO苏莱曼称AI已超越人类，他在组建微软超级智能团队时提出「人文主义超级智能」概念，认为超级智能发展有风险，要确保AI站人类一边，还看好其在医疗领域应用。