「图驱动规划」共找到 1207 篇相关文章
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
Google 把翻译能力彻底开源了！TranslateGemma：550种语言通吃，还能直接看图翻译！
Google将多年积累的翻译能力灌进开源大模型TranslateGemma，它基于Gemma 3，专为翻译任务调优，有3个规模版本，覆盖550种语言，能直接看图翻译，亮点颇多。
独家｜美图入局 Visual Agent，Chance AI 完成数百万美元天使轮融资
美图布局下一代视觉 AI 入口，领投 Visual Agent 创业公司 Chance AI 数百万美元天使轮融资。该公司成立于 2025 年 8 月，从北美大学生切入，有独特产品逻辑，融资后将推进多方向发展。
AI 出图为什么总很土？2100 星开源 Skill 用 244 行给了答案
AI出图常显土气，开源项目`gc - minimal - zine - poster`用244行文档给出答案。它将日系zine感拆分为可执行指令，规定九个渲染问题，还给出取值区间和自检方法，能防止风格自我复制，且适配多种Agent。
视频版Nano Banana来了！内置Gemini世界知识；原版香蕉出图仅需4秒
谷歌开放Gemini Omni Flash API，将多模态推理与视频生成编辑结合，有4项关键能力，也有局限。Nano Banana 2 Lite出图快且便宜。二者串联使用，图像生成与视频创作可无缝衔接。
超越单文件代码生成：微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件？
微软等团队提出Repository Planning Graph（RPG），开发ZeroRepo框架，实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示，ZeroRepo功能覆盖率81.5%，代码近3.6万行，超现有基线，为AI驱动的软件工程开辟新路径。
规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。