「长程执行」共找到 571 篇相关文章
Claude Opus 4.7突然发布：逐字级精准执行指令，软件工程和视觉能力大幅领先opus 4.6
Anthropic突然发布Claude Opus 4.7，重点提升软件工程能力，视觉能力也大幅跃升。指令遵循能力实质性提升，记忆能力改善。还同步上线新功能，升级前需关注分词器和token输出变化。
4.4k星！给Agent接上「本地免费搜索爬虫」，内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo，它是专门给Agent使用的本地网络能力层，可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样，有搜索、缓存等工具，自带11个Skill。
谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device，它能离线运行，操作能力强，可在多种机器人本体部署，解决网络问题，性能、适应能力出色，还开放了SDK。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远？字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域，大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现，然而真正的项目开发要求更高。近日，字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench，还介绍了其构建、评估等情况。
Workflow和Agent的本质区别
文章介绍Workflow本质是定义任务及关系，核心是‘依赖关系’；Agent能感知环境、自主决策，核心是‘决策与执行’。二者相辅相成，抽象层次不同，还引出Agentic Workflow概念。
具身智能体操作系统PhyAgentOS，赋能全球Physical AI 技术挑战赛冠军
2026年4月27日，中山大学HCP实验室研发的PhyAgentOS开源框架，助力11岁开发者Arjun获全球Physical AI技术挑战赛冠军。该框架降低开发门槛，打通执行闭环，加速具身智能落地。
【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用，前端用React（with Vite）和Shadcn UI，后端研究代理用LangGraph，需Redis和Postgres数据库，LLM用Google Gemini，网络搜索用Google Search API，还介绍了Agent执行流程。
刚刚，GPT-5.1发布，OpenAI开始拼情商
深夜，OpenAI上线GPT - 5.1 Instant和GPT - 5.1 Thinking模型。前者更温暖智能、指令执行强，后者处理任务更高效易理解，语气温暖。模型将逐步推出，还发布系统卡附录。
让Agent真正“行动”起来，Agent Skill开发者大赛火热报名中！
人工智能下半场关键词是“行动”，Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动，由AIGC开放社区与算泥社区联合主办，聚焦真实任务执行，设双赛道，官方提供支持，有丰厚奖励。
ICLR 2026 Oral｜中科院团队提出新框架「SparseRL」，深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架，将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示，在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%，执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。