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agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重,基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合,有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
专治Demo玩家:「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一,全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型,在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中,于翻袜子(银牌难度)、开锁和剥橘子(金牌难度)三项任务上击败技术领先者PI,拿下全球第一,展现全栈技术优势。
CHI 2026 Best Paper|社会模拟迈入可控、可量化时代:为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境,使Agent行为可控,标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?
最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地?
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开,介绍OpenSpec库使用,对比与系分差异,分析其优势与问题,如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等,还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit,并给出流程及提示词。
银杏谷资本陈向明:用“科技第一性原理”看未来|甲子引力
2025甲子引力年终盛典上,银杏谷资本陈向明分享科技投资见解。他指出投资底层逻辑已变,应建立新范式,用“后视镜”“望远镜”“放大镜”做决策,还强调构建投资“生态”,从学科发展找确定性。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence:多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio,在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构,结合持续学习范式,实验表现优,有望用于多领域。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
识别1600+种人类语言,支持少样本扩展到5400+种语言,Meta自动语音识别模型开源
Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言,含500多种首次被AI理解记录的语言,还可通过少样本扩展到5400多种,改变了多语言ASR构建范式。
NeurIPS 2025 Spotlight | 你刷到的视频是真的么?用物理规律拆穿Sora谎言
随着生成式AI发展,合成视频以假乱真,现有检测方法难泛化。本文介绍发表于NeurIPS 2025的文章,提出NSG统计量和NSG - VD检测方法,对未知生成范式检测效果好,实验表现超越现有方法。