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人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗,用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构,无新算法和特殊工程,仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型,同一系统增数据就能学新技能。
性能逼近闭源最强,通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3,覆盖多平台,7B 超同类开源,32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系,降低部署开销。
最新智能体自动操作手机电脑,10个榜单开源SOTA全拿下|通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架,在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务,在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建,从多维度构建数据,用强化学习和多智能体协作提升其性能。
谷歌大脑之父首次坦白!茶水间闲聊引爆万亿帝国,AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中,回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节,还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容,也提及未来五年规划。
一文读懂:GPU到底是怎么工作的?
文章详细介绍GPU工作原理,对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题,还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响,最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大,策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架,梳理LLMs推理模式,将策略选择形式化,还分析了决策因素及策略选择机制。
The Batch: 866|GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型,涵盖多种类型,有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳,不过抽象推理能力有不足,还回顾了发布历程。
Claude Sonnet 4 支持百万上下文了,AI Coding 的想象力更大了
Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口,容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测,将推给更多用户。它支持复杂任务,有新定价和成本优化方案,获早期用户高度评价。
以小博大,仅1.7B媲美gemini2.5-pro,达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器,把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中,虽LLM仅1.7B参数,却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
腾讯张正友:具身智能必须回答的三个「真问题」
7月27日,腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后,腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题:架构上主张分层架构;认为具身智能第一性原理是身脑融合;强调要为长远目标放弃短期商业利益。