硬刚英伟达！亚马逊推出医药Agent平台，集成40+顶尖大模型，7x24小时全自动实验！
硬刚英伟达！亚马逊推出医药Agent平台，集成40+顶尖大模型，7x24小时全自动实验！巨头亚马逊，也深度入局生命科学了。
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6219 点击 2026-04-16 13:02
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巨头亚马逊，也深度入局生命科学了。
Notion 应该是最擅长做 Agent，而且是最成功的团队之一了。
据外媒The Information曝料，微软近期刚刚重组了Copilot工程团队，并计划靠“龙虾”（开源AI Agent框架OpenClaw的昵称）逆风翻盘。这一重大组织变革由CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）亲自操刀，被列为公司“头等优先事项”。他提拔高管并组建了一支12人精锐队伍，计划在Copilot中构建类OpenClaw的AI Agent产品，
前两天晚上，我又刷到了小 Lin 说的视频。
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
模思智能成立于2024年，位于上海徐汇区，由上海创智学院与复旦大学联合孵化，是国内少数完成“全模态基座模型能力闭环”的初创公司之一，致力于构建统一Token表达框架下的“情境智能”能力，推动Agent系统在真实世界中的自主交互与任务执行。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
多模态大推理模型的幻觉，很多时候并非「没看见」，而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现，模型在生成because、however、wait等transition words时，往往处于高熵关键节点，更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token，而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向，并通过视觉锚点持续拉回图像证据，显著缓解幻觉。