「生成式任务」共找到 4159 篇相关文章
开源2天狂揽3.3K Star!超火的隐形AI桌面助手,实时捕捉屏幕与音频,生成结构化知识!
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass,开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发,能捕捉屏幕和音频活动,转化为结构化信息。适合会议记录等场景,有屏幕活动捕捉等核心能力,提供不同系统安装方式。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光!端到端双系统全身智能VLA,仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型,可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0,结合真机数据集与架构,还构建开放数据集,评测结果优于π0模型,即将开源。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill:一键生成电影级Prompt,再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题,手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节,输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳,还介绍了Skill原理、安装使用方法。
老黄在CES 2026 上预言:将要告别应用软件的预编译时代,未来的应用是 GPU 上实时生成每一个像素
黄仁勋在CES 2026预言,应用将告别预编译时代,在GPU上实时生成像素。他回顾2025年AI关键进展,介绍Agentic AI特点与能力,还谈了其搭建及应用前景,指出未来软件或基于Agent交互。
AI Agent的未来之争:任务规划,该由人主导还是AI自主?——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例,探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳,企业更需稳定可靠,人工规划是最佳选择,还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
首款推理具身模型,谷歌DeepMind造!自主理解/规划/执行复杂任务,打破一机一训,还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列,由GR 1.5和GR - ER 1.5组成,结合视觉、语言与动作,实现“规划 + 执行”闭环,还提出Motion Transfer机制,能跨机器人迁移技能。
3.3k星星爆火!Claude Design开源升级版,中文本地化,支持DeepSeek V4
Anthropic发布的Claude Design能生成UI、人机协作,但国内无法使用且不能用自己的API。Open-codesign是其开源本地化平替方案,支持多模型,功能丰富,保密性好。
用 AI 重新定义 RSS 阅读体验FeedMe
FeedMe可一站式了解多信息源新鲜事,轻量自由且可定制。具备多源RSS聚合、AI摘要生成等功能,支持多种部署方式,如GitHub Pages、Vercel、Docker本地部署,还给出开发指南,项目开源方便Fork和自部署。
英伟达让机器人「做梦学习」,靠梦境实现真·从0泛化
英伟达推出DreamGen项目,让机器人‘做梦学习’。它利用视频世界模型生成神经轨迹,仅少量现实视频就能让机器人学会新任务,实现从0泛化,还将助力GR00T - Dreams发展。
Hugging Face 发布 FineTranslations:一个万亿级的多语言平行文本数据集
Hugging Face 发布 FineTranslations,这是含超 1 万亿 Token 的多语言数据集,用于提升机器翻译质量。它源于 FineWeb2,用 Gemma3 27B 翻译创建,数据生成流程可复现公开,还能用在其他任务。