「统一模型架构」共找到 8809 篇相关文章
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
"将注意力旋转90°"：深入浅出解读 Kimi 最新出圈成果
Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议，马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与，提出‘注意力残差’机制，解决标准残差问题，分全、分块注意力残差，权衡开销与效果。
打破视频推理「先看后想」惯性，实现真正的「边看边想」丨CVPR'26
现有大型视觉语言模型（VLM）在实时场景表现不佳，宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS，让VLM从“帧文交错”切换到“并行”，实现“边看边想”，在准确性和延迟上表现出色，推动VLM走向更真实应用。
26.7K 标星！GitHub 高分教程 Learn Claude Code：12 节课带你手搓一个 Cursor！
Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目，目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课，每节加一个机制，逻辑清晰。配交互式Web平台，文档‘心智模型优先’，还提供后续项目助知识落地。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
对话 Seede AI：帮人类创作只是第一步，我们想帮人类理解 Agent 产出的内容
本文对话 Seede AI 创始人 Longyi，探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿，易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救，产品已跑通 PMF，目标是帮人类理解 Agent 产出内容。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
给 OpenClaw 装上“全网眼睛”：我把这个 3K+ Star 项目果断集成到了个人skills里。
作者用OpenClaw /Claude Code读推特遇难题，各平台上网关卡多。后发现开源2天获1.1K Star的Agent - Reach项目，将上网工具统一打包，技术选型实用，强调AI时代想法和判断力比技术重要。