活跃在AGI基础研究前沿的技术团队UniPat AI构建了一个极简的视觉智能体框架——SWE-Vision，让模型可以编写并执行Python代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision均达到了当前最优水平。

当前，全球网络安全格局正经历着由人工智能（AI）技术深度介入而引发的范式转移。传统基于规则匹配和静态特征库的防御体系，在面对由生成式人工智能赋能的自动化、智能化及定制化攻击时，显得日益捉襟见肘。本文基于近期关于“网络安全威胁加剧，人工智能加速攻击并重塑安全格局”的深度报道，系统剖析了AI技术在网络攻击链各阶段的渗透路径与增强效应。研究指出，攻击者利用大语言模型（LLM）生成的多态恶意代码、高度逼真 ...

在大模型（LLM）研发进入深水区的 2026 年，行业共识正经历从“模型中心（Model-Centric）”向“数据中心（Data-Centric）”的深刻演进。随着 Scaling Law 进入平台期，开发者发现：单纯堆砌 Token 数量已边际效应递减，数据的语义密度（Semantic Density）与工程精度成为了突破模型性能上限的关键。

3月16日消息，小米AI实验室研究员罗福莉，也就是很多人口中的“天才少女”，又发论文了。论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement ...

龙虾30问，还在“蒙圈”的你，看这篇小白指南就够了,龙虾,kimi,小龙虾,token,爬虫 ...

人工智能领域正经历一场从“模型中心”向“Agent系统”的范式转移。传统AI系统以单一模型为核心，通过输入数据、模型计算、输出结果的线性流程完成任务，其资源消耗集中于GPU算力。但随着AI Agent技术的突破，计算模式发生根本性变化——系统开始整合GPU、CPU、API接口、存储设备和网络资源，形成多维度资源协同的复杂架构。 以典型任务为例，现代AI ...

聚合人工智能话题下，包括 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用 ...

很难想象，一个还在熬夜调参、改代码、跑实验、写日志的研究生，看到这套 AI 自动研究方案时，心情会有多复杂。因为它做的事情，其实正是很多研究生日常最熟悉、也最耗时间的那部分工作：改代码、跑训练、看结果、决定保留还是推翻，然后再来一轮。最近看到了Andrej Karpathy的Autoresearch ...

OpenClaw 火了，但金融圈的分析师们并不买账。作为每天要处理数十份研报、实时追踪数百家公司的分析师来说，它更像是一个"技术玩具"，部署门槛高，缺少金融数据，无法真正融入投研工作流。其问题的本质在于，投研不是通用知识问答，一个"裸奔"的 Agent 框架，无法替代一个真正懂投研、有数据、能自主执行的 AI ...