跨模态上下文指令」共找到 956 篇相关文章

开源动态8

5.1K Star!Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端!

Codebuff是开源AI编程助手,获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作,理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%,超Claude Code。它免费且上手简单,还能创建自定义智能体。

开源星探
推荐文章8

AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"

文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。

阿里云开发者
开源动态8

OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程,真正做到养智能"小龙虾"

本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw,它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills,涵盖实时搜索、网页自动化等场景,还给出安装方法、实战案例及常见问题解答,助用户搭建稳定环境。

机器学习AI算法工程
新闻资讯8

DeepMind发布SIMA 2!打通「感知-推理-行动-反思」闭环

DeepMind推出的SIMA 2,可让智能体在虚拟环境中边聊天边进行复杂多模态推理。它整合Gemini能力,从指令执行者变为互动伙伴,有强大迁移泛化与自我提升能力,是迈向AGI重要一步,但也面临一些挑战。

新智元
产品应用7

DeepInsight x ChatBI:个人Agent助手养成计划

文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开,从用户视角拆解使用流程,分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法,还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。

阿里云开发者
算法论文8

后生可畏!何恺明团队新成果发布,共一清华姚班大二在读

何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后,近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF),解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数,还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构,提升了实用性和效率。

量子位
算法论文8

韩松等提出FlashMoBA,比MoBA快7.4倍,序列扩到512K也不会溢出

今年2月月之暗面提出MoBA,在处理长上下文有潜力,但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA,解决了小块MoBA性能挑战,实验显示其在多方面表现优。

机器之心
开源动态8

从全局到部件:腾讯全新开源Hunyuan3D-Part和Omni

腾讯全新开源Hunyuan3D - Part和Omni。Hunyuan3D - Omni支持多模态输入,统一信号到跨模态架构提升融合鲁棒性。Hunyuan3D - Part含P3 - SAM和X - Part,分别用于部件分割与生成,在对应领域达先进水平。

带你学AI
新闻资讯7

AI 颠覆的第一个职业是程序员?|GAIR Live

文章围绕“AI颠覆的第一个职业会是程序员吗”展开讨论。嘉宾认为AI Coding尚处早期,有潜力成新工程范式。它面临“幻觉”、上下文窗口限制等瓶颈,未来开发者角色或转变为“业务翻译者”和“需求架构师”。

AI科技评论
新闻资讯7

多模态扩散模型开始爆发,这次是高速可控还能学习推理的LaViDa

近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现,它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同,扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力,推理蒸馏和文本填空表现好,还能权衡速度与质量。

机器之心