WorkBuddy+Miora,下一代高级设计工作台来了!(再附3个神仙Skill)
WorkBuddy+Miora,下一代高级设计工作台来了!(再附3个神仙Skill)我之前说过,AI时代,你根本绕不开设计..
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我之前说过,AI时代,你根本绕不开设计..
近期,六角未来沿着 Physical Coding 的思路,进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果,在 RoboDojo 全部 42 项任务上,HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分,成功率高出第二名 7.5 个百分点,领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
如何把屏幕上罗列的实验流程准确变成一连串的实际操作?这个问题直指 AI 科研落地的核心门槛:AI 能够输出可行的实验方案,却很难自主完成整套线下实操。
团队盯住的是一个很实际的问题:Agent 明明保存了项目计划,预算更新后却仍按旧版本行动;看过环境截图,下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新,还是找到了证据却没用上?
稀疏注意力减少了主注意力的计算量,但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界,在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器,并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。
就在刚刚,DeepSeek再放大招,全面开源自研推理框架DeepInfer。一个集群一天服务155万亿Token,DeepSeek V4.1 Flash高吞吐、低延迟的大规模推理,靠的就是它。
视频Agent赛道又来新玩家,但这次有点不一样。
“全世界最无聊的机器人。”这是最近《纽约邮报》的一篇报道标题,而这家公司的创始人们却认为,这是“对一家机器人公司最高的赞美”,这家公司叫Dyna Robotics。
看一段房间视频,视觉语言模型(VLM)能够认出桌子、椅子和柜子。但在它的内部,这些物体是按颜色、形状组织在一起,还是形成了一张包含邻接关系的空间地图?
「全球只有大约5,000人,真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说,只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者,才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。