AI资讯新闻榜单内容搜索-人工智能

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 人工智能
清华开源!智能体操作系统任务成本降83%,AI记忆可查可改

清华开源!智能体操作系统任务成本降83%,AI记忆可查可改

清华开源!智能体操作系统任务成本降83%,AI记忆可查可改

清华大学THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB等团队开源智能体操作系统PilotDeck 2.0,支持记忆可查可改、后台长任务与智能路由,并在复杂任务测试中将成本降低约83%。

来自主题: AI资讯
8437 点击    2026-10-17 12:03
千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问披露Agent训练框架QwenGyre,通过弹性调度和轨迹处理,将Qwen 3.8 2.4T的48步强化学习训练耗时从134.55小时降至75.42小时、效率提升78%,并计划优化后开源。

来自主题: AI资讯
8941 点击    2026-10-17 12:03
超1亿元融资砸向四川具身科技!要把「情绪价值」卖进千家万户

超1亿元融资砸向四川具身科技!要把「情绪价值」卖进千家万户

超1亿元融资砸向四川具身科技!要把「情绪价值」卖进千家万户

四川具身人形机器人科技有限公司(EIR)完成超1亿元Pre-A轮融资,资金将用于爱湫迭代研发、万台级生产基地建设和销售体系搭建,其整机量产基地预计2026年年底投产。

来自主题: AI资讯
8609 点击    2026-10-17 12:02
68岁亚马逊CTO,劝企业先三思再AI

68岁亚马逊CTO,劝企业先三思再AI

68岁亚马逊CTO,劝企业先三思再AI

亚马逊CTO Werner Vogels在深圳表示,企业不应因担心错过AI转型窗口而仓促采用AI,而应先评估任务适配性、模型能力和成本,并以权限约束、结果验证及责任机制控制Agent风险。

来自主题: AI资讯
7202 点击    2026-10-17 11:59
NeurIPS 2026 | 层内混合注意力:告别位置「伪混合」,STILL首个内容感知的层内混合注意力架构

NeurIPS 2026 | 层内混合注意力:告别位置「伪混合」,STILL首个内容感知的层内混合注意力架构

NeurIPS 2026 | 层内混合注意力:告别位置「伪混合」,STILL首个内容感知的层内混合注意力架构

STILL被NeurIPS 2026正式接收,这一首个内容感知的同层混合注意力架构通过自显著性分数按内容选择token,仅用0.04B训练token即在16K上下文下实现80%显存削减和83%预填充加速。

来自主题: AI技术研报
8142 点击    2026-10-17 11:59
硬刚OpenAI dots!这家中国公司狂卷Work Agent

硬刚OpenAI dots!这家中国公司狂卷Work Agent

硬刚OpenAI dots!这家中国公司狂卷Work Agent

360推出AI办公平台纳米Work,通过原生Office、超级画布、云端专属电脑及多Agent协同和五道安全防线,让任务持续执行并由人主导验收。

来自主题: AI资讯
7845 点击    2026-10-17 11:58
硬件、数据到模型:Sharpa如何系统性推进灵巧操作

硬件、数据到模型:Sharpa如何系统性推进灵巧操作

硬件、数据到模型:Sharpa如何系统性推进灵巧操作

Sharpa以22自由度Sharpa Wave灵巧手为硬件平台,通过融合人类与遥操作数据、解耦运动与接触控制及开展触觉跨本体学习,系统推进灵巧操作的数据、模型与硬件协同研究。

来自主题: AI技术研报
7882 点击    2026-10-17 11:57
世界模型能不能上桌?WorldOracle给出了一场真实大考

世界模型能不能上桌?WorldOracle给出了一场真实大考

世界模型能不能上桌?WorldOracle给出了一场真实大考

普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA和智元研究人员提出WorldOracle,并于10月16日开放评测平台;七种模型的真实执行对照显示,其机械臂轨迹较准但物体运动易偏离,长序列预测表现也会明显退化。

来自主题: AI技术研报
7167 点击    2026-10-17 11:57
OpenAI前大牛认错!误判AI近十年,90%神经元只干一件事

OpenAI前大牛认错!误判AI近十年,90%神经元只干一件事

OpenAI前大牛认错!误判AI近十年,90%神经元只干一件事

OpenAI前研究员Nick Cammarata与Goodfire团队发布研究称,一个320亿参数语言模型中约90%的神经元各有可解释的主要任务,表明追踪和干预神经元或能揭示AI内部规律,但该判断仍待更多检验。

来自主题: AI资讯
10064 点击    2026-10-17 11:56