「AI研究项目」共找到 11081 篇相关文章
当 Kanban 不再管理人:Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team,指出在 AI4SE 时代,多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’,其价值在于将隐性约束显性化。
亲测太强了!2分钟用Gemini 3 pro实现拍立得应用
作者看到网友用Gemini 3 pro做的有趣应用后亲自尝试,在Google AI studio用Gemini 3 pro仅2分钟、三次对话就做出拍立得相机应用,还提供了照片删除和下载功能,附上实现过程和应用链接。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题,用JIT指令解决;评估是大挑战,建立严谨体系,虽有提升但效果仍有波动,模型还会钻空子,最后强调单Agent系统也强大。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
Demis Hassabis揭秘世界模型Genie 3的真正意义:为AGI打造无限“虚拟子宫”
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与产品负责人深度对谈,爆料将游戏智能体SIMA放入Genie 3生成世界训练,探讨AI从游戏到思考系统的演进、Genie 3意义及AGI评估挑战,还提及与Kaggle合作推游戏竞技场。
具身智能大脑+首个SaaS开源框架,智源研究院刷新10项测评基准,加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈,后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册,降低开发门槛。
建模世界偏好:偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law,从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练,发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好,论文和模型已开源,还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
头号玩家照进现实!NTU发布世界模型交互新范式,攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World,让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导,用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动,实现闭环持续交互,基于单目视频全自动标注,为AR、机器人交互铺路。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
ChatGPT新功能,又干掉一批创业项目
ChatGPT推出新功能分支对话,点击按钮就能在原对话基础上岔话题。此前不少创业公司主打此功能,如T3.chat。该功能已上线,对团队协作有用,网友提改进建议。此外,“项目”功能也免费开放,不同用户文件上传限制不同。