「AI能力猜想」共找到 11306 篇相关文章
智能体的尽头是Harness基建!上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑,指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境(Harness)如何重塑概率生成,介绍各模块特点及前沿趋势。
静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。
生成率从8%到60%:快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统,实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进,将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上,成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。
EvoSkills:自进化的skill,是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文,指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案,对比其机制、验证方式等,还提及未来研究方向。
Skill会吃掉APP吗?龙虾时代,这个问题值得认真聊聊|沙龙报名
2026年开年,龙虾掀起Agent浪潮,有人认为APP或被Skill取代。量子位发起「龙虾时代,Skill会吃掉APP吗?」AI沙龙,邀业内人士分享思考,3月31日14:00现场探讨相关问题。
中山大学梁小丹团队论文:让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》,通过分层建模和逐步对齐,引入视觉语言模型作监督,解决视频生成模型物理建模问题,提升物理正确性和视频质量。
马斯克刚刚官宣了“芯片美国梦”
美国当地时间3月21日,马斯克联合SpaceX、Tesla、xAI发布TERAFAB项目,启动超大规模芯片制造设施,目标年产1太瓦计算能力,80%产能服务太空任务,虽面临诸多挑战,但意义深远。
748GB内存、20P算力,英伟达把数据中心塞进了桌子底下,第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者,首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力,用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力,英伟达从软硬层面推进。
2026 年全民养虾,但你养的,到底是谁的虾?
OpenClaw开源引发全民养虾热潮,但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box,适配多款硬件,有本地模型,能断网干活,具安全机制,省钱且技能丰富,还与OpenClaw互补。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。