多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。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 ...

论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning。作者之一，就是罗福莉。 要用GPU去做模型推理，要用CPU去执行代码，要用API去处理搜索、数据库，可能还要用浏览器进行网页操作 ...

最近，市面上的 “龙虾”（Claw 系列智能体）多到离谱。从本地到云端，从插件到独立系统，形态各异。但繁荣背后，一个尴尬的现状正在蔓延：龙虾越来越强，却越来越难 “下锅”。 有的只认 MacOS，有的在 Linux 版本地狱里打转；所谓的 “一键部署 ...

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 ...

多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。 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。 模型看得见，却没法精确处理 多模态大模型的代码能力在过去一年取得了惊人进展——独立搭建项目、 ...

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 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !用语言模型写代码、查数据库、跑自动化流程这些事情大家早就习以为常了。Vibe Coding ...

读到这里，你几乎会下意识地猜到，下一个词很可能是 big。 但你有没有想过，你是怎么做出这个判断的？你的大脑其实在瞬间做了一次“信息筛选”。它不会平均对待句子里的每一个词，而是自动挑出那些真正重要的线索。比如： elephant 很重要，因为大象通常 ...

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 ...

希望有生之年整合完善所有功能点，成为可配置，可扩展，可自定义的多功能应用。