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突发!Meta官宣收购智能体初创公司Manus

Meta 官宣收购智能体初创公司 Manus,交易细节未公布。Manus 自 3 月推出通用 Agent 后走红,4 月融资 7500 万美元。双方都对合作表示期待,Manus 将继续服务用户,扩展至更多企业。

机器之心
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统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布

由十机构联合推出的 MASLab,带来大模型多智能体系统代码库,统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性,经大量实验刻画性能图谱,还提出新方法,且发起开源社区。

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微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化

微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。

PaperAgent
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魔法原子,105亿瞄准具身智能终局

2026 年很多行业被 AI 重塑,具身智能赛道尤为明显。魔法原子推动生态基金布局,撬动超 105 亿资金,完成 5 亿融资。它推进多维度‘连接能力’,构建系统能力与落地场景,成资本与行业关注样本。

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nnU-Net:医学图像分割的自适应自动化框架

德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架,能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。

机器学习AI算法工程
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JManus - 面向 Java 开发者的开源通用智能

在Manus火热背景下,Spring AI Alibaba JManus诞生,它是用Java实现的开源OpenManus。可集成多个大模型,功能完善,能让Java开发者低门槛搭建智能体系统,还给出了运行方法及共建思路。

阿里云开发者
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基于seekdb,教你从零开始构建智能搜书应用

OceanBase开源AI原生数据库seekdb,它统一处理多种数据,解决AI开发者难题。文章分享上手体验,介绍其优势、适用场景、玩法,还给出基于它实现智能搜书应用的教程。

机器学习AI算法工程
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Parlant:一个让AI Agent 真正听话的开源框架

AI Agent存在不听话的痛点,Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同,能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块,适用于金融、医疗等场景,已在金融场景落地。

AI工程化
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Omni-Effects:首个统一多特效生成框架

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。

带你学AI
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谷歌掀桌:深度研究智能体进入自动驾驶时代

4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体,标准版重速度,增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分,能自主研究课题出报告,还可融合数据、生成图表,已开启公开预览。

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