寻路型AI（Wayfinding AI）：打造“更像医生”的健康对话系统
现代人获取健康信息的入口极多，但也伴随低质信息、理解偏差与焦虑等风险。大型语言模型（LLMs）虽然在医学知识与...
Read More
ReasoningBank：构建“面向推理的记忆”机制，使智能体实现自主进化能力
大型语言模型（LLM）驱动的智能体正被用于长期、持续的真实世界任务（如网页浏览、软件工程自动化），但主流智能体...
Read More浅谈LiDAR(Light Detection and Ranging)
一、LiDAR 的基本原理 二、关键器件与系统构型 三、核心性能指标怎么读 四、误差来源与标定 五、点云处理与...
Read More
ADRS（AI-Driven Research for Systems）：AI驱动下算法自动进化的系统研究新范式
论文Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Re...
Read MoreAgentic Design Patterns（《智能体设计模式》）
Agentic Design Patterns（《智能体设计模式》），作者：Antonio Gulli 目录...
Read More
7M参数小模型（Tiny Recursive Model，TRM），在数独、迷宫、ARC-AGI 等“硬推理”任务上表现优于大参数LLM
论文Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks针...
Read More
R&D-Agent：系统化、可扩展、解耦合的MLE（Machine Learning Engineering，机器学习工程）智能体架构
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅猛发展，数据科学领域取得了显著进展，广泛应用于机器翻译、推荐系统、社...
Read More
Personal Health Agent（PHA）：面向个人健康的多智能体框架，数据科学、领域专家、健康教练三种智能体协同
个人健康与日常福祉高度相关，但传统“单体式”对话大模型在面对真实用户的多样化健康诉求（数据解读、医学知识查证、...
Read More
TUMIX（Tool-Use Mixture）：多代理并行+多轮迭代，稳态提升推理表现
大模型在推理任务中已可调⽤代码解释器与搜索等外部工具，但“何时用文本推理、何时写代码、何时检索、以及如何把这些...
Read More对比：OpenEvidence vs Glass Health / Medwise / UpToDate / ClinicalKey AI
维度 OpenEvidence Glass Health Medwise UpToDate (Wolters...
Read More
用“上下文内微调（In-Context Fine-Tuning, ICF）”方法改进TimesFM（跨领域零样本预测的时序基础模型）
论文In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Mod...
Read More
“测试时扩散”框架（Test-Time Diffusion Deep Researcher, TTD-DR）：通过“草稿—去噪—检索—自进化”，提升长篇研究报告生成质量
当前“深度研究（Deep Research, DR）”型智能体在撰写复杂、长篇的研究报告时，常依赖通用的测试时...
Read MoreAnalog Foundation Models（模拟基础模型）：让LLM适配有噪、低精度模拟硬件
现有大模型在推理阶段能耗高、吞吐受限。模拟存内计算（AIMC）通过在非易失存储器阵列内并行完成矩阵–向量乘，实...
Read More
World Labs：“空间智能”（spatial intelligence）公司
一、基本信息与创始背景 二、技术方向与产品愿景 World Labs 致力于开发一种被称为 “Large Wo...
Read More
BEHAVIOR-1K：面向“人类真实需求”的具身智能/家用机器人基准
BEHAVIOR-1K 是一个面向“人类真实需求”的具身智能/家用机器人基准：它把 1,000 个日常家庭活动...
Read More
融合光学和人工智能的创新：“光学生成模型”（Optical Generative Model, OGM）
一、研究背景与动机 生成式人工智能（Generative AI）近年来在图像合成、自然语言处理、分子设计等多个...
Read More