「双向规划机制」共找到 1242 篇相关文章
谷歌Nano Banana全网刷屏，起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员，还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。
动动嘴，AI自己打开小红书、高德地图帮你干活了，国产Agent深度体验
作者为测试AutoGLM能否提高AHPU，用两个实测案例展示其功能，还拆解产品技术，介绍其进化历程。AutoGLM虽有不足，但已接近作者期待的产品形态，未来有望持续进化。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
特斯拉Dojo超算团队突然解散！20人骨干被老领导打包带走
特斯拉曾为Dojo项目投入超10亿美元，虽有诸多规划，但2025财报不再提及，项目停滞。现Dojo团队解散，前负责人创办DensityAI，约20名成员加入，剩余员工将内部转岗。
GUI定位还在玩「非黑即白」？浙大团队提出GUI-G²，显著提升GUI智能体定位性能
在人工智能领域，GUI 智能体成技术风口，但现有 GUI Grounding 方法有缺陷。浙大团队提出 GUI - G²，将 GUI 交互转变为连续空间建模，在三个主流 GUI 定位基准测试中表现亮眼，重新定义了 GUI 交互本质。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率？看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding，如Prompt工程心得、划分任务边界等；后讲Claude Code使用，包括安装、指令、构建项目规则等，还提及它在多场景的应用。
告别评估乱象！首个视觉解释综合性基准发布，附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，涵盖基础模型、工具利用、任务规划、知识综合等方面的演变与进步。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境，ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件，构建科研任务集合，评估智能体在科学任务上的表现，发现现有模型在科研工作流中远未成熟。