Code for Life, AI for Future
本文字数:约 4600 字,预计阅读时间:15 分钟高德发布两款ABot系列基座模型,达成全球首个具身操作和具身导航”双SOTA”高德地图在AI领域取得新突破,发布了两款ABot系列基座模型,分别针对具身操作和具身导航,成为全球首个在这些领域达成SOTA(State-of-the-Art)的模型。具身操作是指机器人或智能系统能够在物理环境中执行任务的能力,而具身导航则是指智能系统在复杂环境中自主导航的能力。高德地图的这两款基座模型在各自领域内展现出了卓越的性能,标志着AI技术在具身智能方面的重大进展。这两款模型不仅能够提升现有应用的性能,还为未来更多的智能场景提供了强有力的技术支撑。通过这些模型,高德能够更好地满足用户对于智能导航和操作的需求,进一步优化用户体验。小米的首代机器人VLA大模型来了!丝滑赛德芙,推理延迟仅80ms丨全面开源小米推出了其首代机器人VLA大模型,该模型具备丝滑的操作体验和超低的推理延迟,仅需80毫秒。这一突破使得小米在机器人领域迈出了重要一步。VLA大模型不仅在性能上表现出色,还全面开源,为开发者和研究者提供了强大的工具。这一开源动作进一步推动了AI技术的普及
本文字数:约 2700 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻网易有道发布中国版“OpenClaw”,推出全场景个人助理Agent“LobsterAI”网易有道宣布推出一款名为“LobsterAI”的全场景个人助理Agent,该产品被视为中国版的“OpenClaw”。LobsterAI旨在通过强大的自然语言处理能力,为用户提供全方位的智能化服务。具体而言,LobsterAI能够处理包括日程管理、电子邮件回复、文件整理以及个性化的学习辅导等任务。有道方面表示,LobsterAI将利用先进的大语言模型技术,能够理解并生成接近人类水平的自然语言,为用户提供更自然的交互体验。该产品不仅支持多种语言,还能够通过学习用户的行为模式,不断优化服务,实现个性化的智能助理功能。该产品的发布标志着网易有道在人工智能领域的进一步布局,尤其是在大语言模型技术的应用上。LobsterAI的出现为用户提供了更加便捷、智能的生活和工作方式,同时也预示着未来人工智能技术在个人助理领域的广泛应用和深入发展。讯飞星火X2硬核亮相,行业深度全面升级科大讯飞近期推出了新一代产品——讯飞星火X2,该产品在多个行业领域展现了其深度
本文字数:约 4638 字,预计阅读时间:15 分钟重点新闻首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈近日,研究人员提出了首个测试时共进化合成(Test-Time Co-Evolution Synthesis, TTCS)框架,通过在推理过程中引入共进化机制,解决了传统方法在复杂推理任务中的瓶颈问题。TTCS框架通过将模型的不同部分进行相互对抗和优化,显著提升了模型在处理复杂推理任务时的准确性和鲁棒性。传统的深度学习模型在推理过程中往往依赖于预先训练好的模型权重,而TTCS框架通过在推理过程中动态调整模型参数,使得模型能够更好地适应当前任务需求。具体来说,TTCS框架在推理过程中引入了两个相互对抗的模型,通过不断迭代优化,使得两个模型能够在推理过程中互相促进,从而实现更准确、更鲁棒的推理结果。这一框架的提出,不仅为解决复杂推理任务提供了新的思路,也为人工智能领域的研究和应用带来了新的可能性。未来,TTCS框架有望在自然语言处理、计算机视觉等多个领域发挥重要作用。华为发布业界首个扩散语言模型Agent,部分场景提速8倍!华为近日宣布推出业界首个扩散语言模型Agent,
本文字数:约 3200 字,预计阅读时间:10 分钟清华刘知远团队论文:在严格可控环境下重新回答「强化学习能否教会大模型新能力」丨ICLR 2026清华大学孙茂松、刘知远团队的论文《From f(x) and g(x) to f(g(x)): LLMs Learn New Skills in RL by Composing Old Ones》在ICLR 2026上提出,通过设计严格的实验环境,研究强化学习是否能真正教会大模型新能力。该研究试图解决当前关于强化学习作用的争论,即强化学习是否仅仅是重排已有能力,还是真的能拓展模型的能力边界。在实验中,研究团队采用字符串变换函数作为研究对象,这些函数被随机命名,以彻底排除预训练语料的干扰。实验设计了两个阶段:首先是监督微调(SFT),让模型掌握单个函数的原子能力;其次是在强化学习阶段,考察模型能否将原子能力组合成新的技能。研究发现,当模型在单函数上进行强化学习时,其在复杂组合任务上的表现较差;而一旦引入二层嵌套函数的强化学习,模型在三层及以上的组合任务上表现显著提升,表明模型确实学会了新技能。进一步的跨任务实验表明,强化学习带来的组合能力具有
本文字数:约 4300 字,预计阅读时间:15 分钟当多数车企追求速度,长城在智驾上选择了克制 在当前智能驾驶技术快速发展的背景下,长城汽车选择了较为保守的发展策略。当多数车企全力追求智能驾驶的快速落地时,长城汽车却选择在试验场反复测试,进行“扫雷”行动。这表明长城汽车对智能驾驶技术的安全性和可靠性有着极高的要求,不盲目追求速度,而是希望打造稳定可靠的智驾系统。这种策略不仅有助于提高产品的市场竞争力,还体现了长城汽车对智能驾驶技术发展的深刻理解与长远规划。长城汽车在智驾上的谨慎态度,反映出当前智能驾驶技术仍面临诸多挑战,包括技术成熟度、法律法规、用户接受度等。而长城汽车通过反复测试和验证,不仅能够提升自身技术实力,还能为行业树立了负责任和严谨的形象,有助于推动智能驾驶技术的健康发展。这种选择也为其他车企提供了新的思考方向,即在追求技术快速落地的同时,也要注重安全与可靠性。2026,AI真正元年:从一人公司到AI自治社交2026年被预言为AI真正元年,这一判断基于AI技术在各行各业的广泛应用和变革。随着AI技术的不断进步,未来将有更多行业能够通过AI实现重塑,从一人公司到AI自治社交,A
康叔的AI全栈工坊