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具身智能落地四问:路线图、陷阱、生态位与破局思路|甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上,梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱,企业应耐心发展;智能机器人对手是人工与专用设备,要找生态位,梅卡曼德做通用组件应对挑战。
当 Agent 尝试接管浏览器,连“我是人类”都证明不了?上海交大开源发布交互评测基准 HLL
随着多模态大模型发展,Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准,解耦真实度为三维度,对 8 款前沿模型测试,揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。
藏师傅教你做即将爆火的AI玄学祈福壁纸,不止提示词还有创作思路
作者歸藏分享AI许愿祈福壁纸教程,给出提示词模板,分析其结构,介绍从画面结构、人物描述、排版内容三部分改动来产生创意,还提及更改内容模态及向其他文化方向发散创意。
多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
视觉领域的GPT-3时刻!DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示,视频模型Veo 3学会‘无师自通’,能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级,还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
一个只有70行的文件,凭什么拿下GitHub 10万星?
GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火,核心是不到70行的CLAUDE.md文件,给出AI编程助手行为准则。其火的原因有解决痛点、名人背书等,价值在于证明‘上下文工程’重要。
MIT教授绝望:OpenAI攻克的千禧年难题,人类已经看不懂了!
本文报道OpenAI攻克千禧年数学难题纳维-斯托克斯方程事件,探讨AI生成证明超出人类认知上限的现状,剖析AI对传统科研范式、学术体系的冲击与伦理困境
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
Karpathy加入Anthropic要做的事,被Google提前做了
Karpathy官宣加入Anthropic要组建新团队‘用Claude加速预训练研究’,话音未落,Google&Meta等发论文‘LLMs Improving LLMs’验证了该思路。论文让Claude Code搜索最优推理策略,结果全面超越人类设计。