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文心X1.1三大能力狂飙,海内外实测还挺惊艳!

9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上,文心大模型X1.1发布,事实性、指令遵循、智能体能力显著提升,多项测试表现佳。它能做到知识一致,精准遵循指令,智能体解决问题出色,代码、数学、多模态能力也有进化,得益于迭代式混合强化学习训练框架。

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新颖的人形机器人训练框架

Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架,机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练,文中还介绍安装设置、使用指南等内容。

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山姆•奥特曼刚发长文:《丰盛的智能》,智能将人人可及

Sam Altman 发布新博文《Abundant Intelligence》,展现 OpenAI 的 AI 基础设施愿景。他认为获取 AI 将成经济驱动力甚至基本人权,还提出每周产一吉瓦 AI 基础设施工厂的计划,称增加算力是增收关键。

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具身出海,菜鸟先飞

菜鸟宣布开放全球真实仓库作为训练集,提供上百种验证场景加速具身机器人落地;同时推出硬科技出海服务,支持算力与机器人跨境交付。

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AI coding 智能体设计

文章从分析Gemini - CLI源代码入手,解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容,还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计,介绍规约驱动开发模式。

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全新开源视频换装框架MagicTryOn

现有视频虚拟试穿(VVT)方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战,浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn,利用全自注意力机制统一时空建模,设计服装保留策略,还引入掩码感知损失。

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智能体时代的人月神话

作者 Wes McKinney 因 AI 打乱睡眠作息,在工程师圈子热烈讨论人类技术优势。他开发 RoboRev 工具,结合《人月神话》探讨软件工程未来,指出智能体虽提升生产力,但面临本质复杂性、范围蔓延等问题,设计与品味仍至关重要。

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给你一套框架,理解AI时代

作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景;价值链是供给驱动,供给侧突破创造新需求;竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。

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具身智能稀缺的数据,可能藏在这个游戏手柄里?

游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资,该公司用游戏录像预训练动作模型,但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。

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具身智能机器人年度总结,来自英伟达机器人主管

英伟达机器人主管Jim Fan在2025年末判断机器人领域仍处蛮荒时代。他指出该领域缺乏统一评测体系,硬件进展快但可靠性不足限制软件迭代,VLM→VLA技术范式有问题,还分享了数据、模型等方面情况。

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