装满智能体AI的手机,正在呼唤一个“Type-C时刻”
装满智能体AI的手机,正在呼唤一个“Type-C时刻”当手机中装满智能体,下一代AI手机的雏形正在显现。
当手机中装满智能体,下一代AI手机的雏形正在显现。
人类生成的数据推动了人工智能的惊人进步,但接下来会怎样呢?
最近收到了Manus通知邮件,我可以用了,系统赠送了1000积分。
想象一个世界:AI 智能体不再仅仅为你工作,更能彼此协作,形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体(A2A)协议,正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议(MCP)相比,孰优孰劣?本文将为您深入剖析。
AI智能体如何更好连接现实世界,正成为不少人关心的命题。
移动GUI自动化智能体V-Droid采用「验证器驱动」架构,通过离散化动作空间并利用LLM评估候选动作,实现了高效决策。在AndroidWorld等多个基准测试中任务成功率分别达到59.5%、38.3%和49%,决策延迟仅0.7秒,接近实时响应。
人和智能体共享奖励参数,这才是强化学习正确的方向?
发现了一个很炫酷、完成度很高的用户洞察 agent,叫 atypica.ai
AI Agent 领域也存在 scaling law,甚至还在加速。
在现实世界中,如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位(Affordance)对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning,就是希望模型能够根据视觉和语言线索,自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置,从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。