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具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
面向UE5的智能数字人系统
GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统,集成多种能力,适用于科研等场景。具备多功能特点,与其他开源方案对比优势明显,还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。
推出4个月就狂赚3亿?!百万用户应用CTO弃Copilot转Claude Code:200美元拯救我的137个应用
Anthropic 公司推出的 AI 编码助手 Claude Code 推出 4 个月吸引 11.5 万开发者,单周处理 1.95 亿行代码,年化收入预估达 1.3 亿美元。开发者认为它优势明显,Soham 级别的生产力,还分享使用技巧。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下,MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力,释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节,探讨其与Agent、Function Calling关系,分析技术生态,还思考了MCP发展变化与局限。
整体工程:有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题,常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策,能解决复杂演进系统问题,还介绍了实践方法及好处。
AI Agent的上下文工程:构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”,决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证,给出可复用经验,如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
构建 Claude Code 的经验:我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队,总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型,如库与API参考、产品验证等;给出编写技巧,涵盖避免说废话、建踩坑点章节等;还提及分发、管理及衡量效果的方法。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
不受控的 Agent ,凭什么上生产系统?
本文探讨AI Agent落地企业生产系统的核心痛点:Agent输出失控风险高,指出模型能力不代表落地可用性,介绍了业内首套以评估为核心的Agent全生命周期部署方法论Agent DLC,附真实落地案例。
从组件到系统,Agent 的 Evaluation 怎么做?
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别,Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现,传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作,评估范式也在不断演进。