LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力
LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁:In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务;Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力;近期,智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
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大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁:In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务;Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力;近期,智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
谷歌在去年夏天发布了一个世界模型 Genie 3。
今天上午,上海创智学院 OpenMOSS 团队联合初创公司模思智能(MOSI),正式发布了端到端音视频生成模型 —— MOVA(MOSS-Video-and-Audio)。
为什么让多模态大模型“一步一步思考”(”Let’s think step by step”)来回答视频问题,效果有时甚至还不如让它“直接回答”?
来了来了!就在刚刚,预热了快半年的 Genie 3 ,终于!可以上手玩了!确实,AI 这种东西,最后还是得靠自己上手。你不进去走两步,很难真的知道它和别的东西差在哪。
世界模型迎来高光时刻:谷歌还在闭源,中国团队已经把SOTA级世界模型全面开源了,LingBot-World正面硬刚Genie 3,彻底打破了全球垄断!
Clawdbot痛失本名改叫Moltbot后,热度丝毫不减。
五个真实物理任务实测,PhysMaster 可推导、写码、数值验证。
过去一年,AI 技术已从概念热潮深度渗透至产业肌理,成为驱动 IT 基础设施重构的核心引擎。当大模型、异构算力、智能体(Agent)等技术要素持续冲击传统技术体系,操作系统作为软硬件协同的核心枢纽,其 AI 进化的本质也引发了行业的深刻思考:OS 的 AI 进化,究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”,还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”?
大模型的出现,给许多行业带来了颠覆性的改变,运维这个向来被视为稳定、保守的领域也不例外。虽然“AIOps”这个概念早在 2016 年由 Gartner 提出,但早期的智能运维更多是利用大数据和机器学习对传统运维流程进行效率上的提升。