「中国的ASML」共找到 11130 篇相关文章
首篇具身智能机器人「安全」综述：LLM如何跨越物理鸿沟？
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战，指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作，而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。
Claude Code迎来大更新：Agent能力增强
Claude Code 2.1.0正式发布，围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增，如技能与Agent的热重载、上下文分叉等；修复诸多问题，还进行了性能、可靠性等方面的优化。
170次搜索+50次反思：用GLM-4.7盘点2025 Agent行业趋势，结果太震撼！
作者给智谱新开源的GLM - 4.7布置调研2025年Agent赛道企业的任务，结果令人震撼。该模型进化显著，能整理详细企业信息，还能生成高审美PPT。国内有不少特色AI落地企业。
LeCun赌上后半生，押注大模型必死！Hassabis誓将Scaling进行到底
近日，「图灵奖」得主Yann LeCun炮轰硅谷主流AI路线，认为通过大模型实现AGI完全是「胡扯」。DeepMind创始人Demis Hassabis则反驳，认为LeCun混淆概念。二者的争论折射出AI未来五到十年的方向抉择。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。
如何选择合适的 Diskless Kafka
随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构，Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因，重点探讨开源的 AutoMQ 方案，还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异，助您选合适 Kafka 方案。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
Hugging Face CEO预警：AI泡沫将破，无人幸免！
过去一周，「AI泡沫论」密集爆发。Hugging Face的Clem称是「LLM泡沫」，非AI；谷歌皮查伊警告泡沫破裂无人幸免；资本已开始撤离。AI或经历如互联网般的过热与坍塌，落地技术才是未来。
DeepMind招募波士顿动力前CTO，哈萨比斯点赞宇树
据Wired报道，谷歌DeepMind聘请波士顿动力前CTO Aaron Saunders，他将解决物理世界实现AGI的硬件问题。这是谷歌机器人战略的人才回流，Hassabis想让Gemini成机器人操作系统，他看好宇树但更关注软件。