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真机RL!最强VLA模型π*0.6来了,机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6,新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号,使模型能执行多项真实世界应用。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
当代码遇上大模型:智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验,剖析研发痛点,介绍技术架构,还探讨未来发展方向,如认知增强、工具整合等。
反常识!GPT-5和Opus 4同时翻车:AI越强,越不爱用工具?
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验,让其开发工具。两模型表现出色,但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
GPT-5难产内幕曝光!核心团队遭挖空,推理魔咒难破,靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕,其未取得技术突破,OpenAI面临数据瓶颈与技术难题,核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过,OpenAI获巨额融资,推理模型成突破口,还在开发“通用验证器”。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写,详细梳理英伟达产品体系和命名规则,涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等,介绍各层级产品特性,还提及通信技术、开发框架CUDA,助读者清晰了解英伟达产品。
HBM之父:HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发,它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效,应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测,未来HBF将取代HBM,还提出金氏定律指导行业发展。
全球爆红后,Clawdbot之父2小时深度专访:退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流,如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历,认为AI时代程序员要关注系统架构,强调与AI融合。
首个AI同事正式「入编」!CES 2026超级组织引爆
2026 CES大会上AI成核心主题,出门问问带来TicNote家族‘全家桶’。TicNote Cloud以项目为核心,让AI成团队协作者,其搭载的Shadow AI 2.0能力升级,配合硬件构建端到端工作流,开启协作4.0时代。
为什么「高价值任务」成了所有 AI Labs 的T0 级战略?| 拾象 AGI 备忘录
过去一季度模型进步显著,头部 AI labs 战略对齐,将 coding 列为 T0 级战略,争抢高价值任务。文中还探讨了 AI 对企业 SaaS 的冲击、ToC/ToB 二分法的过时、硬件挑战及高价值任务的二八结构等问题。