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“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1:借鉴人类运动学习机制|中国科学院磐石研发团队

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器,融合神经与符号规划系统优势,借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制,在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1,已加入“磐石·科学基础大模型”。

量子位
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1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏重要性。

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AI Agent的未来之争:任务规划,该由人主导还是AI自主?——阿里云RDS AI助手的最佳实践

文章以阿里云RDS AI助手实践为例,探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳,企业更需稳定可靠,人工规划是最佳选择,还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。

阿里云开发者
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以AI革新研发:从数字协同到智能工艺的全链路升级

文章介绍“数字化大研发体系”,Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理,解决五大问题;Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升,该体系能带来立体价值,提升企业效率。

AI科技大本营
算法论文8

华为超树HTP:不写示例、不调PDDL,AI规划约束通过率飙升62.6%

文章介绍华为超树HTP,它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划,不依赖人工示例和外部规划器,在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本,还阐述其原理、创新点及应用实例。

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新闻资讯8

一年三轮数亿融资!AI新材料研发企业鼎犀智创跑出加速度|甲子光年

AI新材料研发公司鼎犀智创近日完成数亿元Pre - A轮融资,是一年内第三轮。其以「RhinoAI智能研发平台」为核心构建研发闭环,推动材料研发从「经验试错」到「智能设计」,还与产业龙头合作,成果显著。

甲子光年
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只用图像也能思考,强化学习造就推理模型新范式!复杂场景规划能力Max

现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息,会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式,以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力,实验显示其性能优于文本规划

机器之心
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GPT-5.4 仅 11.36%!当大规模工具生态变成迷宫,LLM Agent 还能完成长程规划吗?

PlanBench-XL 来自 UIUC 团队,将 LLM Agent 放入零售 API 世界,评测其长程规划能力。它考虑真实工具环境挑战,含 327 个任务等,发现多数模型规划难、恢复差等问题,并给出改进启示。

深度学习自然语言处理
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支付宝 AI 出行助手高效研发指南:4 人团队的架构迁移与提效实战

本文介绍支付宝AI出行助手研发历程,其集成多种出行功能,基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略,如迁移基础能力、卡片生态,适配标准框架,还提及KMP应用及数据度量体系,取得业务和研发效能成果。

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“银发”与“芯”征途:中国“十五五”规划展望及其影响

本报告预测中国‘十五五’规划(2026 - 2030年)是国家动员蓝图,核心为韧性、自立和安全。战略从‘经济为主’转向‘安全与经济并重’等,还阐述对个人与市场影响,如职业规划和投资方向。

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