「双模式引擎」共找到 982 篇相关文章
具身智能的终极命题：是造「人」还是造「生产力」？
华为开发者大会 2025 发布 CloudRobo 具身智能平台，为具身智能带来新视角。工业和商业场景实践显示，具身智能终极目标是锻造普适的「生产力引擎」，产业竞赛关键在于打造「群体智能协同」。
软银与英特尔合作，开发AI存储芯片
Nikkei消息，软银与英特尔宣布成立合资公司Saimemory，开发适用于AI的堆叠式动态随机存取存储器原型，目标两年内降低50%功耗，实现与高带宽内存相当性能。双方注资7000万美元，各有布局目的。
奥特曼最新访谈暗示：OpenAI终极目标是打造订阅制AI服务
奥特曼在红杉活动透露，OpenAI希望开发AI操作系统，成核心AI订阅服务，此为“柏拉图式理想”。他构想ChatGPT变深度个性化服务，还谈及语音交互、代理与编码价值及2025AI前景。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。
LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
向量数据库开创者 Pinecone 宣布 RAG 时代结束，推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus。它认为当前 RAG 模式脆弱、缓慢且昂贵，提出“知识编译”概念，称能提升任务完成率、降低 token 开销，虽面临质疑，但方向明显。
一个文件让 AI Coding 效率翻倍：AGENTS.md 实践指南
文章围绕如何写好 AGENTS.md 展开，介绍其是给 AI 看的项目指令，能解决项目对 AI 不友好的痛点。还阐述了编写原则、实践方法、选择原因、模板和实施建议等，可让 AI 高效理解项目，提升开发效率。