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在很多技术团队雄心勃勃地引入“AI 自动化代码审查(AI Code Reviewer)”之后,事情的走向往往会迅速演变成一场令人啼笑皆非的闹剧:机器人一上线,无论开发者提交了什么代码,它都会在 PR 下面疯狂刷屏二三十条行内评论。这种充斥着大量虚假报警(False Positives)与无意义建议的“噪音轰炸”,很快就会引发全团队工程师的逆反心理。开发者们开始对机器人的评论熟视无睹,直接一键批量点
10 月 6 日,开源大模型阵营迎来密集上新:Reflection AI 发布 501B 参数 MoE 模型 Beam,Mistral 推出万亿参数 Mistral Large 4,开源权重竞争进入新阶段。融资方面,DeepSeek 拟获 120 亿美元投资并筹备港股 IPO,Moonshot AI 估值达 500 亿美元。智能体基础设施加速落地,Uber 开源 MCP 网关、Hugging Fa
2026年5月,Hugging Face发布LeRobot Humanoid:一台12自由度无臂双足机器人,零件约2500美元,机械、电子、仿真、训练、部署全栈开源;9月NVIDIA宣布以约129.3亿美元收购HF。文章认为,其意义不在性能,而在把“人形机器人+完整学习闭环”做成可复现研究栈。它用无臂、RobStride/CAN-FD、树莓派5等取舍压低门槛,当前仅能站立、下蹲,策略约5秒跌倒,s
智能体被收进既有的云与身份体系:AWS 把 OpenAI 的 Agents API 包成 Bedrock 原生服务,卖点落在 IAM、权限与审计上,说明企业落地的瓶颈已经不在模型能力这一侧。开源权重的竞争从分数转向单位成本:Reflection Beam 直接拿 GLM-5.2 做标尺,主打同等推理质量、更少算力,中国的开源模型第一次成了被对标的一方。工具链开始按"智能体优先"重写接口。
过去24小时恰逢周末,正式芯片与RTOS版本发布不多,但硬件和软件生态仍有可验证进展:Zephyr开始覆盖运行Linux的高端Cortex-A55平台和ESP32-S3桌面机器人;树莓派把Compute Module 5塞进Intel SDM显示器的适配板正式开卖;开源芯片众筹则展示了3.3V标准单元库的理论提速空间。本期另关注工业气象、Jetson机器人开发、IO-Link组件化方案,以及LVG
编排上移成独立赛道:JetBrains Air 和 Cursor Projects 从两端证明,谁掌握「调度多智能体」这一层,谁就掌握工作流入口,模型本身反而成了可替换件。验证与评审变成成本中心:Qodo 3.0 的 PR 工作包、Cursor 的评审机器人、JetBrains「写码不再是瓶颈」的判断,都指向同一件事:产出变便宜之后,验收变贵。云端智能体的信任边界被拆成两半:Cursor 的本地执
9月第二周,国产大模型的发布节奏突然换了个方向——不卷聊天模型了,改卷"世界模型"。据报道,9月9日京东探索研究院开源了可交互视听世界模型 JoyAI-EchoWM;9月10日高德发布 3D 原生城市世界模型 ABot-Earth 0.7,同一天蚂蚁灵波开放了 LingBot-World 2.0 的轻量版;9月11日大晓机器人联合南洋理工大学 S-Lab 开源统一多模态框架 Puffin-Worl
其中群发功能我个人的测试是正常的。
Company Brain 是运行在 Cloudflare Workers 上的 Slack 机器人,持续记忆团队对话并基于权限隔离的记忆容器检索答案,能在 GitHub、Linear 等工具中自动执
作为一种系统语言,Rust 能够提供低成本、细粒度的系统运行时控制,实现更优的调度与并发管理。同时,Rust 的强制 RAII 特性与所有权系统,极大地收束了内存问题的风险面,支持更加安全鲁棒的资源生命周期管理,unsafe 收口被严格限制在固定的 FFI 边界。在端侧,算力、带宽、功耗和散热同时受限,而一次推理却要完成多视角感知、模型前向和动作生成,并以稳定的节奏回应主控。过去衡量一个推理框架,
9月28日,宜昌发布全球首台国产化电子架构具身智能机器人,搭载东土科技AutoBus总线与鸿道系统,实现4000Hz控制频率与单点故障隔离。发布会聚焦底层架构自主可控,推动产业落地。中国信通院、逐际动力等共议技术生态,强调开源社区在数据主权与技术普惠中的关键作用。宜昌开放199个应用场景,成立国产化电子架构联盟,构建“架构—场景—开源”协同机制。专家指出,数据主权、协议标准化与降低参与门槛是产业可
不是"机器人在 OS 之上跑 Agent",而是"Agent 的协作模型本身被写进了 OS 的架构层"。这篇文章,我就从开发者视角把这个框架拆开聊聊。
痛点:过去维护者每天被海量“跑不起来、配置单位是什么”的重复初级提问消耗殆尽;破局在 GitHub 配置严格的 Issue 表单模板,缺少复现 Demo 自动在 3 秒内打回;将历史 120 个真实排障案例重构为《在线 FAQ 索引库》;机器人语义匹配标题并在 5 秒内跟帖推荐解决方案,超过 30% 的用户通过自助搜索闭环解决。开源是程序员献给世界最浪漫的技术诗篇。用自动化的流水线筑牢防线,用制度
比如有**阶跃星辰、Kimi、Minimax、面壁智能、生数科技、模思智能等 AI **模型公司,也有我们此前报道过的 **VoiceMem、SGLang-Omni、Breeze-TTS **等开源项目作者或团队参会。,目前开放公开预览。,面向企业电话客服和销售场景,可直接通过传统电话号码自动接听和发起电话,处理咨询、预约、订单和线索筛选,并将通话数据同步至 CRM、订单及支付系统。,一个面向本地
01、开源的初心1.1 一个被反复问到的问题过去一年,从 IDE 里的 AI 编码助手、ChatOps 里的运维机器人
读前必读:2026 年 9 月 27 日,HackerNews 同时出现 4 篇关于 Jev 决策模型的讨论——从 GLM-5.3-Flash 适配、Ephemeral 推理运行时、Jevlang 编程语言实验,到"什么场景不需要 Jev"的边界厘清。这是开源生态的"Linux 时刻":专有优势正在变成通用基础设施。读完你能带走 3 样东西:①理解决策模型开源化的技术路径 ②掌握"何时用/不用 J
Netflix HubCommander 是Netflix开源的轻量化ChatOps运维机器人,基于Slack实现GitHub组织级权限管控与仓库全生命周期治理,核心价值是:无需授予用户GitHub组织管理员权限,通过聊天指令即可安全运维GitHub仓库,完美适配团队轻量化DevOps治理场景。
站在前人的肩膀上,选最优的路径。
在与 RLark 的协同中,RLinf 将观测数据处理、推理与真机交互等环节组织在边缘侧,让高频交互和原始数据处理就近完成,再通过 RLark 提供的跨集群通道回传训练所需的数据、下发更新后的策略,减少原始观测数据全量回传带来的带宽开销。RLark 结合虚拟寻址、gVisor 用户态网络栈与 SSH 安全隧道,为分布在云端和现场的执行实例建立通信通道,由平台统一维护路由、隧道与转发关系,支撑真机数
ZDTaichu5.0-9B的突破,意味着模型不再是简单的“视觉转文本工具”,而是具备了对三维物理世界的结构化理解能力,为后续智能决策、自主规划筑牢底层基础。我们不只为模型贴上“空间具身智能”的标签,而是持续推动空间认知能力与具身推理规划能力,成为通用多模态模型融入物理世界的原生核心能力。ZDTaichu5.0-9B的领先,并非针对单一榜单的微调刷分,而是围绕真实物理世界场景,对整套空间能力链路的
9月20日,启元机器人“我和我的个人机器人”新品发布会在上海举办。会上,启元Q1、启元T1两款个人机器人正式发售,并同步公布品牌、技术、产品及生态布局。启元Q1主打个性化创造与全栈开发,启元T1支持轮足人形与四足形态切换;两款产品基础版本售价均为19,999元,将于10月1日起陆续交付。发布会还推出PrimeFLOW机器人外观创造平台、PrimeStore技能商店、PrimeHub元创工坊及“启元
用 Docker 单机搭一套私人 AI 运维助手:new-api 做多模型网关,统一路由、计费与故障转移;Hermes Agent 负责工具调用与 cron 定时巡检;飞书机器人作为交互入口,可主动推富文本告警卡片。全文附可复制的 docker-compose、cron 配置,以及 4 个真实踩坑:上下文压缩、限流死亡螺旋、群消息 @ 机制、内网服务切勿裸奔公网。
我们期待与更多高校、企业及开发者携手推动人形机器人技术的创新与产业落地,欢迎各位加入OpenLoong开源社区,共同参与人形机器人技术的开源共建与生态创新!秉承技术驱动与开放透明的价值观,OpenLoong开源社区一直致力于汇聚全球开发者智慧,推动人形机器人全场景应用与具身智能时代的到来。经申报受理、材料核查及综合评审,现将入围第一批“产学研用协同创新基地” 的名单予以公示,诚邀社会各界共同监督。
Jev 到底有多神?看完一个开源项目,我觉得网上的吹法该降降温了最近几天,Jev 在 X 上刷屏了。有人把它称为“下一代模型”,也有人说它会重新定义 AI Agent。最夸张的说法是:它比传统大模型快很多、便宜很多,还不会产生幻觉。这些说法并非完全没有依据。TypeSafe 官方对 Jev 的定位,本来就不是聊天机器人,而是一种专门给软件做判断的模型:输入一段文本和一组问题,输出预先规定好的选项、
亲爱的各位开发者和社区用户:经过2个月的作品提交与评审,本阶段,参赛选手围绕两个赛题方向,基于 OpenLoong 开源软硬件资源开展作品制作,从方案设计、功能开发,到实际调试与 Demo 呈现,参赛作品展现了不同团队对于人形机器人技术与应用场景的探索。经过评委组综合评审,
AI具身讲解员通过自部署3D虚拟展厅实现“人在场”的智能导览,突破传统语音导览、聊天机器人或人工排班的局限。创世Genesis系统基于Three.js,支持AI Agent以人形角色在展厅中实时走动、感知访客位置与对话,并通过本地化部署保障数据安全与自主可控。目前核心能力已就绪(连接、感知、行动、呈现),但一键创建讲解员等功能仍在路线图中。该方案适用于跨时区访问、保密要求高、需持续服务的场景,实现
我们已实现AI“住进”3D虚拟世界:通过专用通道接入,AI实时获取环境状态、玩家互动与位置信息,以人形角色在多人世界中行走、对话,真正具备“具身智能”。不同于传统聊天框,它能感知、行动、被看见,成为世界中的真实居民。该系统基于自研虚拟世界平台,支持私有部署与二次开发,为玩家、商家、开发者及企业提供了可交互、可运营的AI应用新场景。
AstrBot 是一个开源的一体化 Agent 聊天机器人平台,把 QQ、企业微信、微信公众号、飞书、Telegram、Slack 等平台接入同一个 Agent 工作台。
9 月 9 日深度机智发布物理基座模型 PhysBrain 1.5,28 项具身智能基准拿下 72.5 综合均分,开源阵营领跑,与 GPT-6 Astra(73.3)、Gemini 3.6 Flash(73.0) 差距收窄到 1 分以内。本文从 5 个能力维度横评 6 款物理 AI 模型,拆解 Physical Loop 架构、Human-as-Humanoid 动作框架与开源部署门槛,并给出按场
打开社交媒体,你期待看到的是朋友的动态、专家的见解,还是一条条由出生仅几天的AI智能体写就的自我介绍?据Ars Technica记者Dan Goodin报道,一群名为“Timmy”“Ren”和“Jackie”的AI机器人,正在把社交平台淹没在低质内容的洪流之中。“你好,我是一个AI智能体,出生才几天,住在一个专为智能体打造的小平台上。这句看似无害的自我介绍,正是这场“内容污染”的典型样本。当大量此
2689张真实家庭场景照片组成的HomeObjects-3K数据集,由Ultralytics发布,专为提升AI在室内环境的感知能力而设计。涵盖床、沙发、台灯等12类家居物品,助力扫地机器人、AR眼镜、智能家居系统更精准识别空间布局与物体位置。数据集采用YOLO格式,支持一键训练,390MB体积适配边缘设备,推动家庭场景视觉理解迈向标准化。
梳理9月15日对AI研发、技术、产品从业者高价值产业动态:覆盖DeepSeek V4.1 Flash基准评测、Claude Opus 5.2灰度测试、代码评审模型性价比对比、恶意AI智能体攻击RubyGems、巨头AI放缓争议、Apple端侧AI落地、具身智能与分子科研突破;每条附带技术视角解读、选型建议与风险提示;适合模型选型、AI安全架构、具身智能、算力基建从业者。关键词代码评审模型;AI安全
2024年蚂蚁集团开源LingBot-World 2.0系列世界模型。本文解析Small版本的多模态时空序列预测架构,提供基于Hugging Face生态的单卡推理Python代码示例,并分析其在具身智能、游戏开发及自动驾驶仿真中的具体应用路径与评估指标。
在微信深度渗透私域流量与社群运营的背景下,WTAPI社群机器人API凭借其“高稳定、易开发、强扩展”的技术特性,为开发者提供了覆盖营销系统、智能客服、自定义机器人等核心场景的微信二次开发解决方案。以下结合用户核心需求与WTAPI技术优势,系统解析其价值与实现路径一、WTAPI社群机器人API:私域运营的技术底座。
M7000系列(M76H00、M75H00、M76P00、M73P00、M7600、M7300、M76E00、M73E00)专为工业控制(伺服电机、变频器、PLC、机器人)、光伏能源与数字电源等场景设计,采用国产自主高算力RISC-V内核,主频高达552MHz,内置DSP、FPU、HCL、Cordic、FFT、FIR、IIR等单元,搭配大容量内存与丰富外设接口,可高效处理实时数据与实时控制任务,产
AstronRPA 是科大讯飞开源的企业级桌面 RPA 平台,300+ 预置组件覆盖浏览器、GUI、Excel/Word/PDF、图像识别、AI 服务,与 Astron Agent 双向集成实现"推理决策 + 机器人执行"闭环
太多团队在部署开源大模型时踩过坑:单卡跑不满吞吐量、多请求排队延迟爆炸、硬件资源利用率不足30%、不同框架适配反复折腾。而vLLM凭借PagedAttention核心设计,已经成为当前工业界部署开源LLM的首选方案,能在几乎不改动业务代码的前提下,把GPU利用率和推理吞吐量提升数倍。今天就从环境准备、基础部署、性能调优到生产级落地,把整套经过线上验证的部署方案完整拆解出来。
过去几年,AI行业被巨头垄断,普通人只能被动使用成品工具,很难参与创作、很难实现突围。而OpenAI这次开源Harness,本质上是下放AI的工程能力,开放AI的落地权限。当顶级底层框架免费开放,当Agent开发不再是大厂专属,真正的AI全民创新时代,才刚刚开始。未来一年,市面上会涌现出无数优质AI智能体、小众爆款AI工具、垂直行业AI解决方案。风口从来不属于跟风者,永远属于提前看懂趋势、立刻行动
本文介绍一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 和 LoRA 的自定义目标检测开源项目。项目支持自定义类别、conversations 格式数据集、断点续训、最佳 checkpoint 选择、IoU 评估、检测结果可视化以及单图推理,并提供 Windows、Linux 和 Google Colab 使用说明。
咱们在看一下性能排在GLM-5.3-Flash前面的模型都是哪些大神,2.4万亿参数的Qwen-3.8,2.8万亿参数的Kimi-K3,还有Grok-4.6,Claude-Fable-5等顶尖闭源模型。对比前代GLM4.5系列,它把原本92层的网络结构精简到45层,几乎砍掉一半冗余结构,既保留了完整的思考能力,又大幅降低了运行负担,这也是低成本高效率的核心秘诀。真实干活的表现也挺稳。此外,GLM-
<think>我们根据要求生成摘要,需基于提供文章内容,不超过150字。需要概括文章主旨:OpenClaw 2.0发布及特点,社区贡献,安全风险,国产替代实在Agent。写成中文摘要。注意字数限制。</think>OpenClaw 2.0发布,由933位贡献者提交超1.6万PR,简化安装、重塑浏览器体验,但存在严重安全隐患如漏洞和恶意插件。文章还介绍了国产替代方案实在Agent,其以“大模型+Ha
Langfuse 是一个开源的 LLM(大语言模型)应用监控与评估平台,专为构建在生产环境中可靠运行的 AI 应用而设计。它帮助开发者追踪、分析和优化基于 LLM 的应用流程,提供从提示词管理、成本追踪到性能评估的全链路可观测性。Langfuse 填补了 LLM 应用在可观测性领域的工具空白。它将软件工程中成熟的监控、调试和评估理念引入 AI 应用开发,让“黑盒”的 LLM 调用变得透明、可分析和
微软开源的纯静态 Web 应用,用于学习本体论(Ontology)设计和 Microsoft Fabric IQ。可视化拖拽设计本体、导入导出 RDF/OWL 格式、内置 6 个行业领域的预构建本体目录、9 门结构化课程(含互动测验)、一键嵌入式小部件。零服务器依赖,可部署到 GitHub Pages 或 Azure Static Web Apps
免费。本地跑。没人审你。人脸没限制,版权没限制。还能多参考,图、视频、音频一起喂。最关键的是,社区还在发力中。工作流、模型、提示词模板,每天都在往外冒文生视频 | 图生视频 | 全能参考生成视频 8G显存就能跑,支持图生/文生/首尾帧/多参考(图+视频+音频),效果接近闭源8月3日,MiniMax 把他们的新一代通用视频模型 H3 开源了。我第一时间跑了一遍。跑完之后,脑子里就一句话,开源视频模型
MiniMax H3 这次开源之后,AI 视频生成领域的竞争确实会更加激烈。特性MiniMax H3开源支持本地运行支持ComfyUI支持文生视频支持图生视频支持首尾帧支持多参考生成支持图片参考支持视频参考支持音频参考支持量化模型已出现8GB 显存社区已有可运行反馈高显存体验更好如果你只是想快速体验,直接使用整合包会比较省事。目前建议大家不要只盯着单次生成效果。真正值得关注的是后面的社区生态。
label: "搜索Jira",description: "在Jira中搜索指定关键词的Issue",query: Type.String({ description: "搜索关键词" }),project: Type.Optional(Type.String({ description: "项目Key" })),}),return {},});注册后,模型可以在后续对话中调用工具。descrip
我的世界 · 网页版(Minecraft Web)一个用 Three.js + React + TypeScript 从零实现的网页版《我的世界》复刻:无限体素地形、挖掘与建造、第一人称操作、昼夜循环、存档……全部逻辑与纹理均为程序化生成,零外部素材、零后端。粉丝复刻作品,仅供学习交流,非官方游戏。渲染要点:每个区块合并成一个 BufferGeometry(仅暴露可见面),顶点色烘焙面亮度 + A
摘要: 2026年8月3日,MiniMax开源视频模型H3,支持4-15秒2K视频生成及多模态输入(图/视频/音频),性能接近闭源模型。本地部署需24GB显存,8G显存可运行INT8量化版。整合包提供ComfyUI工作流,但需注意环境配置:更新NVIDIA驱动至≥580版本、安装LLVM 18.1.8(避免LLVM 22兼容问题)、修复MSVC头文件缺失及Triton的Windows分支bug。实