「通用世界行动模型」共找到 1704 篇相关文章
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。
海外chatgpt/gemini的SEO/GEO优化建议
Similarweb 1 月 2 日发布 AI 全球趋势报告，复盘多赛道流量变化。通用 AI 市场竞争激烈，ChatGPT 流量降 22%，Gemini 增 49%；垂直领域头部效应明显。还给出 SEO 和 GEO 优化建议。
一文带你通俗易懂的看懂"人工智能+"，这是十年一遇的大机遇。
作者解读《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，对比‘互联网+’指出‘人工智能+’核心是‘赋能’，还阐述其在多领域的应用及影响，最后提醒大家面对挑战抓住机遇。
谷歌Dreamer大神离职！「辛顿门徒」自曝错过Transformer
谷歌世界模型大牛Danijar Hafner宣布离任，他自2016年起在谷歌相关团队工作近十年，曾获辛顿指导，主导开发Dreamer系列。他还自曝曾错过Transformer，当时未在意其优势。
OpenAI、Anthropic、DeepMind联手发文：现有LLM安全防御不堪一击
OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 联手发文，研究语言模型安全防御评估。指出现有防御评估有缺陷，提出通用自适应攻击框架，成功绕过 12 种防御机制，多数攻击成功率超 90%。
一个For循环就是全部：BU开源了它的Agent框架
Browser Use团队开源bu - agent - sdk，设计理念简单，Agent就是一个for循环。它减少抽象、最大化模型自由度，解决了传统框架行动空间不完整等问题，支持多模型，开发者可自由选模型。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent，指出构建Agent应用存在认知误区，分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’，还提到苦涩教训，提醒警惕过度设计，拥抱规模化、通用化方法。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。
Agent经济，要来了
红杉资本半小时演讲讲清AI产业现状与趋势。介绍了分析框架，指出AI浪潮大且猛，会颠覆软件市场，机会在应用层。还提出Agent经济概念，建议大家抓住机会行动起来。
HarnessEval 来了！开启 RSI 时代的新评测范式！
过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。