「Agentic Lab」共找到 2965 篇相关文章
Manus 重新独立:这七个月一直没停下,但通用 Agent 的牌桌已经挤满了玩家
8月11日,Manus宣布将恢复独立运营,此前它被Meta收购仅七个月。过去七个月其产品更新频繁,年收入大幅增长。但通用Agent竞争激烈,OpenAI等大厂及创业公司纷纷入局,Manus需做深产品,且重新独立后面临增长考验。
自主Agent时代群雄逐鹿,紫东太初何以走出一条中国特色AGI之路?|甲子光年
2026年OpenClaw掀起全民AI热潮,AI进入自主Agent时代。中科紫东太初依托中科院自动化所,以自研紫东太初ScienceClaw从AI4S赛道切入,破行业痛点,走出中国特色AGI发展之路。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API,Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛,复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层,借用 GIScience 理论,实验显示能提升准确率,不过仍受数据质量等限制。
重磅!Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决,把Agent宠物变成牲口
Anthropic推出Claude Managed Agents,一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件,已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施,专为Claude模型优化,多家企业已在生产环境使用,还同步发布工程博客解释架构设计思路。
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。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型:擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日,腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B,参数80B激活仅13B,推理快性价比高。它在多测试集成绩好,尤其擅长Agent工具调用和长文理解,还开源两数据集填补评估空白。
搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考。
单卡4090也能高质量视频编辑!西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架,可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具,质量高、功能广、开销低,解决了时序、结构和编辑幅度问题。
开源AI黑客Agent,自动检查代码漏洞并修复,离AI编程的全流程自动化不远了。
开源的AI Agent能自动查代码漏洞并修复,是集自动化渗透等功能于一体的安全测试平台。Strix作为开源AI安全测试工具,无需手动渗透测试,支持多类型安全评估,功能强大。