「异步采集」共找到 130 篇相关文章
阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。
USC团队发布HumDex:攻克人形机器人数据瓶颈,低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统,结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制,打破人形机器人高质量数据采集瓶颈,提升全尺寸操作泛化能力,经实验验证效果显著。
让龙虾越用越聪明!普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL,能捕捉用户反馈与环境结果信号,有独立解耦异步机制,融合打分与文本指导,经真实场景验证效果良好,蹚出自我进化新路径。
LangChain Memory 太弱?试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架,深入体验其记忆“图谱”能力,探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组,以及集成到 LangChain 智能体等内容。
浅析 rust 大明星 Tokio
本文剖析热门Rust库Tokio,介绍其优势与适用场景,从Rust异步着手,分析架构、调度生命周期,还对比Nginx,探讨绑核方法与未来方向,如支持IO Uring、扩展协议栈等。
编程革命彻底爆发!刚刚,OpenAI最强智能体上线ChatGPT
OpenAI发布云端AI编程智能体Codex,由codex - 1加持,多任务并行,半小时可干完数天软件工程任务。它能完成多项编程任务,还与GitHub集成。已向部分ChatGPT用户开放,Codex CLI也有更新。
世界模型炒作了半年,反应速度还不如 VLA?穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议,因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM,解决推理延迟和时空分辨率错配问题,在任务成功率和推理速度上领先,还需系统协同推进落地。
72天,从0到千万小时产能,这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道?
觅蜂科技成立72天亮出破局方案,推出MEgo系列无本体数据采集硬件,同步发布数据服务平台、治理引擎,启动蜂巢数据共创行动,与多家头部企业合作,欲解决具身智能数据难题。
实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。
程序员从此不再写代码!红杉专访Codex团队,o3白菜价真相曝光
红杉专访OpenAI Codex团队,揭示AI编程未来。Codex从代码补全演化为智能体,强调委托心态,开发者从动手转向审核。还爆料OpenAI内部有递归自我改进的AI Alice。