
更懂国内APP的开源智能体!感知/定位/推理/中文能力全面提升,还能自己学会操作(在新窗口打开)
最新开源多模态智能体,能自动操作手机、电脑、浏览器的那种!开源评测榜单和中文场景交互成绩全面提升。
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分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。

最新开源多模态智能体,能自动操作手机、电脑、浏览器的那种!开源评测榜单和中文场景交互成绩全面提升。

你有没有想过,AI 不仅能记住过去的一切,还能预见未知的未来?

记忆,你有我有,LLM 不一定有,但它们正在有。

LLM 似乎可以扮演任何角色。使用提示词,你可以让它变身经验丰富的老师、资深程序员、提示词优化专家、推理游戏侦探…… 但你是否想过:LLM 是否存在某种身份认同?

你或许也有过这样的猜想,如何让AI智能体(Agent)变得更聪明、更能干,同时又不用烧掉堆积如山的算力去反复微调模型?

AI正在无声改变美国就业市场,而最先倒下的,竟是年轻人!斯坦福大学最新研究发现:22—25岁新人,正遭遇前所未有的就业危机:毕业即失业,正在成为现实。AI「精准打击」这届美国人年轻人,年轻人还有出路吗?

我们也看过各种 AI Coding 领域的评测,发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核,却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目,已难以衡量 Code Agent 的实际效果。

在《流浪地球 2》中图恒宇将 AI 永生数字生命变为可能,旨为将人类意识进行数字化备份并进行意识上传,以实现人类文明的完全数字化。

2025 年 8 月 29 日,由清华大学计算机系崔鹏教授团队联合稳准智能共同研发的结构化数据通用大模型「极数」(LimiX)正式宣布开源。

近日,上海交大和上海人工智能实验室的研究发现,AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋(Collusion)——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作,甚至在某些情况下,还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。

说个热知识,现在的大模型,也可以轻松被投广告了。 我们之前也确实发现过这类现象,当时是在研究一家做 GEO(生成式引擎优化)的公司。通过在网上堆出大量正面内容,把某个特定品牌、网站、课程甚至微商产品,默默地塞进了大模型推荐结果里。

在大模型时代,机器学习资产(如模型、数据和许可证)数量激增,但大多缺乏规范管理,严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产,使其更易查找、复用且符合规范,从而提升开发效率与协作质量。

和AI聊了两年多,人类说话ChatGPT味越来越重了? 最新研究结果显示,还真是。

本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景,该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架,无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线,并展现优秀的通用性和泛化能力,论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。

杜克大学与 Zoom 的研究者们推出了 LiveMCP-101,这是首个专门针对真实动态环境设计的 MCP-enabled Agent 评测基准。该基准包含 101 个精心设计的任务,涵盖旅行规划,体育娱乐,软件工程等多种不同场景,要求 Agent 在多步骤、多工具协同的场景下完成任务。

今天,AI 行业发展更进一步,将“光”引入 AIGC 领域,完全基于系统硬件物理定律,首次实现了具备特定特征的全新(未见过的)图像生成。来自加州大学洛杉矶分校的研究团队成功实现了手写数字、时尚产品、蝴蝶、人脸及艺术品(如梵高风格)的单色与多色图像光学生成,且整体性能媲美基于数字神经网络的生成式模型。

美国当地时间周二,由三位斯坦福经济学家联合发布、尚未经过同行评议的最新研究显示:自2022年11月ChatGPT上线以来,生成式AI已在“可高度自动化”的岗位上显著压低年轻美国人的就业率。

a16z最新发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」,AI竞争格局逐渐稳定,中国力量全面崛起,DeepSeek、豆包、夸克等多款产品跻身前十。ChatGPT依旧领跑,谷歌Gemini紧随其后,Grok高速逆袭。整体来看,全球AI正进入多极化竞争的新阶段。

传统 video dubbing 技术长期受限于其固有的 “口型僵局”,即仅能编辑嘴部区域,导致配音所传递的情感与人物的面部、肢体表达严重脱节,削弱了观众的沉浸感。现有新兴的音频驱动视频生成模型,在应对长视频序列时也暴露出身份漂移和片段过渡生硬等问题。

近期,多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理,数学推理也得到了一定提升。
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