
刚刚,Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频,展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent,并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理,最终完成复杂任务。
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强推理模型下,Agent workflow 仍有必要吗?
大模型本身才是构建 AI 智能体的关键?
「拼能力」→「拼盈利」,AI 视频生成赛道的格局已经变了?
Sora 已经没人用了?
大模型江湖,算法与工程孰执生意牛耳?
OpenAI 前CTO Mira Murati 的新团队近期透露了哪些消息?
2025 年,通用机器人要从实验室走向市场了吗?
机器人初创公司 Figure AI 近期提出了一个通用具身智能模型 Helix,是首个能够输出高频率连续控制整个类人上肢的 VLA。Helix 模型实现的突破性效果,引发了近期对于具身机器人领域进展的关注。
Long-CoT 后,推理模型的「思维模板」有哪些新玩法?
在 LLMs 中的「推理」仍然是一个有争议的话题,现有的许多模型可以产生看起来逻辑连贯的回应,但它们的推理方式与人类的逻辑推理截然不同。而近期许多推理模型在 test-time Scaling 中取得突破,通过让模型产生更长的 CoT 来实现更强的推理能力,也引发了许多对该技术的深入研究。CoT 如同推理模型提供了一套套「思维模板」,在后训练的多个环节里扮演着重要角色。
2025 年,消费级 AI 应用再次洗牌?
近日,a16z 发布了 2025 年全球生成式 AI 应用前 100 排行榜(第四期)。
Week 13 · 强推理模型下,Agent workflow 仍有必要吗?
本周,谷歌发布Gemini 2.5 系列首款实验版推理模型;OpenAI 发布 GPT-4o 原生图像生成功能;英伟达连发多款 Cosmos 系列模型...
Week 12 · 大模型江湖,算法与工程孰执生意牛耳?
本周,英伟达于 GTC 发布 GB300 芯片与系列 AI 产品;xAI 收购视频生成创企 Hotshot。
Week 11 · Long-CoT 后,推理模型的「思维模板」有哪些新玩法?
本周,Meta FAIR 和纽大等提出没有归一化层的 Transformer;前 DeepMind 科学家创业成立 Reflection AI。
Week 10 · 从虚拟到现实,Sim2Real Might Actually Work
本周,Ilya Sutskever 创企 SSI 完成 20 亿美元融资,核心成员公开;通用 AI 智能体 Manus 引热议
Week 09 · AI已精,硬件何愚?
本周,OpenAI 发布 GPT-4.5 研究预览版;DeepSeek连续五天开源多项工具即分析数据。
Week 08 · 「知识蒸馏」+SFT,可得「推理」否?
本周,DeepSeek 与月之暗面团队分别发布 Attention 主题论文;Figure 在与 OpenAI 取消合作后发布具身智能模型 Helix。
刚刚,Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频,展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent,并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理,最终完成复杂任务。
在大模型推理能力提升的探索中,工具使用一直是克服语言模型计算局限性的关键路径。
联想中国区 2025/26 财年誓师大会发布了有关智能体的新动向。
ChatGPT 图像生成功能现已对所有用户开放啦!
DeepSeek 的风甚至吹到了美妆区。
近日,Deepseek R1 等一系列推理大语言模型已成为 2025 年最热门的话题之一。
在无人机监控、自动驾驶、夜间搜救等场景中,小目标检测(如远处行人、微型无人机)一直是技术难点——目标尺寸小、背景干扰多、光照条件复杂。
由麦吉尔大学(McGill University)和匹兹堡大学(University of Pittsburgh)牵头,联合麻省理工(MIT)等多家研究机构的团队发表了一篇综述,系统探讨了人工智能(AI)技术如何帮助克服这些认知障碍。
北京大学、厦门大学、中南大学以及深势科技等组成的研究团队,提出了一种基于 Trident 策略增强的解缠结表示学习方法(生成模型)。该方法利用少量未标记的实验图像和大量低成本的模拟图像来生成大量与实验结果非常相似的带注释的模拟数据,从而产生高质量、大容量的训练数据集。
3 月 29 日,智源研究院在 2025 中关村论坛 “未来人工智能先锋论坛” 上发布首个跨本体具身大小脑协作框架 RoboOS 与开源具身大脑 RoboBrain
DeepSeek-R1 的成功离不开一种强化学习算法:GRPO(组相对策略优化)。
最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学(广州)联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。
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