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26年6月来自港大、INFIFORCE公司、华中科技、清华、武大和南方科技的论文“HiMem-WAM: Hierarchical Memory-Gated World Action Models for Robotic Manipulation”。世界动作模型（World Action Models, WAMs）已成为具身智能领域一种强有力的新范式，通过学习与动作相关的视觉动力学，显著提升了模型的
26年6月来自Muka Robotics（https://muka-tech.com）、港大、北大、中科大自动化所和南大的论文“Efficient-WAM: A 1B-Parameter World-Action Model with Low-Cost Future Imagination”。世界-动作模型（World-Action Models，简称 WAMs）通过将未来视觉预测与动作生成相结合
1 绪论1.1 研究背景及现状1.1.1 研究背景近年来，金融科技的快速发展深刻改变了传统证券投资的分析范式。量化交易作为融合计算机科学、数学建模与金融理论的交叉领域，已在全球资本市场上占据重要份额。据Statista 2024年发布的数据，全球量化交易市场规模已突破150亿美元，预计到2028年将保持年均11.2%的复合增长率。中国市场方面，随着注册制改革的深入推进与衍生品工具的持续丰富，量化策
幻觉(Hallucination)是指大模型生成了看似合理但事实错误的内容。比如你问"林黛玉倒拔垂杨柳的故事出自哪里?“,模型可能回答"出自《红楼梦》第五回”——看似合理(林黛玉确实是《红楼梦》角色),但事实上"林黛玉倒拔垂杨柳"是网络恶搞梗,原作中根本没有这个情节。幻觉是 LLM 在企业级应用中最大的信任障碍。一个会幻觉的模型,不能用于医疗诊断、法律咨询、政务审批等高风险场景。理解幻觉的本质,是
这次 Claude Code 封号潮，最值得反思的不是怎么继续硬用。而是我们以前太容易把工作记忆交给某一个工具。你和 Agent 反复磨出来的项目背景、工作规则、提示词、任务进度，都应该沉淀成本地文件。先做一个。让 Claude Code 帮你总结。放到项目根目录。换 Codex 或其他 Agent 时，让它第一步先读。这件事做完以后，Agent 就不再是一个账号。它只是执行者。真正属于你的，是那
【摘要】广州扬程电子推出的数字人一体机通过AI智能体灵活配置，实现多场景智能服务。该产品可适配博物馆、工业展厅、红色展馆等不同场景，通过更换知识库快速切换讲解员、导览员等角色功能，支持立式、壁挂式等多种硬件形态。系统采用Windows/安卓双系统，无需更换硬件即可完成服务内容切换，为文旅、工业、教育等领域提供智能化解决方案，展现AI数字人在商用服务场景中的高度适应性。 核心亮点： 一机多能：通过后
面对几十万字的技术规范、法律合同或学术论文，人工阅读耗时且容易遗漏重点。智能系统具备超长上下文窗口处理能力，能够对整篇文档进行深度解析。不同于简单的提取式摘要（只截取原文句子），生成式摘要能理解全文脉络，用简练的语言重述核心观点。用户可以指定摘要的维度，例如“仅提取涉及数据安全的条款”或“总结实验方法与结论”。在处理多层级的技术文档时，系统还能构建文档大纲树，允许用户点击某个章节标题，直接跳转到对
多模型API网关压测：平衡延迟、并发与成本 通过压测聚合DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM四个模型的API网关，发现关键结论： 模型差异显著：DeepSeek延迟最低(3.6s P99)，Kimi最高(5.8s)，且输出Token多18%导致成本更高 网关优化点：连接池20-40个/模型最佳，100RPS时P99达7.8s，超过后延迟飙升 智能路由策略：基于实时延迟的加权路由比均匀分配更
Anthropic将智能体循环(agentic loops)概念具体化为四种可复制模式，并提供了SKILL.md和命令示例。ClaudeCode团队定义智能体循环为重复工作直至满足停止条件的过程，分类为：回合制循环（用户提示触发）、目标驱动循环（通过/goal设定标准）、时间驱动循环（通过/loop定时执行）和主动循环（无人参与自动运行）。文章详细说明了如何通过SKILL.md文件编码验证步骤，实
langchain4j 笔记
客户类型推荐模型理由AI 应用开发者Sonnet 5性价比高、智能体能力强、API 接入便捷企业 IT/自动化部门安全合规、可长时间自主运行、动态工作流支持大规模任务科研/复杂推理场景最高准确率、最强推理与编程能力高频轻量任务Haiku极低成本、极速响应Claude 是 Anthropic 打造的安全、可靠、编程能力顶尖的 AI 大模型家族——Opus 追求极致准确率，Sonnet 兼顾性能与成本
虽然主打零代码，但业务逻辑的复杂性往往超出了预设函数的范围。因此，自定义公式编辑器的能力成为了检验平台灵活性的试金石。我们设计了一系列复杂逻辑进行测试，包括嵌套条件判断、字符串处理、时间窗口计算以及跨行聚合运算。平台的公式编辑器采用了类似 Excel 的语法风格，降低了学习成本。IF(销售额 > 目标值 * 1.2, "超额", IF(销售额 < 目标值 * 0.8, "预警", "正常"))，并
《移动优先时代：解锁云端开发新范式》探讨了如何利用现代技术打破传统开发的环境束缚。文章从移动端即时编辑、碎片化原型构建、云端协作等场景切入，详细介绍了基于自然语言生成UI、智能补全业务逻辑、容器化环境配置等实用方案，并分享了实时错误诊断和敏捷闭环验证的实践经验。通过实测数据展示了多端协同开发的效率提升，最终提出微服务架构、接口契约管理等移动优先架构建议，为开发者提供了一套完整的"云端原生"工作流解
由于 Anthropic 官网及 Claude 平台在国内无法直接访问，推荐使用国内可用的第三方镜像服务体验 Claude Sonnet 5 及系列模型。该平台提供稳定的 API 转发与网页聊天界面，支持 Claude、GPT 等多种模型，注册即可使用，是开发者与普通用户在国内合规使用 Claude 的便捷途径。下文 8.3 节有更详细的使用指引。：2026 年 6 月 30 日，Anthropi
当前AI面临三大核心问题：大模型的“幻觉”（无法区分已知与未知）、自动驾驶的传感器冲突（无法处理不确定性）和机器人在意外场景中的僵局（缺乏不确定性应对机制）。这些问题本质是AI系统缺乏“判断力”——无法在不确定时主动收敛。钱学森70年前在《工程控制论》中已指出：控制论的核心是处理“不确定性”，系统需在各部分相互作用中保持稳定。如今，AI从数字世界迈向物理世界，钱学森的论断仍具指导意义。解决方案在于
本文所引用的 Claude Sonnet 5 由 Anthropic 于 2026 年 6 月 30 日正式发布。由于 Anthropic 官网（anthropic.com）在国内网络环境下无法直接访问，国内开发者若希望第一时间体验 Sonnet 5 的完整能力（包括其五档思考模式：low、medium、high、extra、max），可以通过镜像站进行注册使用。
大语言模型（LLM）发展简史：从技术演进到产业变革 本文梳理了LLM从理论到应用的发展历程。2017年Google提出Transformer架构，奠定了现代LLM的技术基础，随后OpenAI和Google分别发展出GPT和BERT两条技术路线。2022年ChatGPT的推出使LLM进入大众视野，引发全球AI竞赛。当前主流LLM平台包括OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Meta的
26年6月来自Mondo Robot（https://www.mondorobot.com/）、港科大（广州）和港大的论文“MotionWAM: Towards Foundation World Action Models for Real-Time Humanoid Loco-Manipulation”。世界动作模型（WAMs）将视频动态先验与策略相结合，在桌面操作任务中展现出了令人鼓舞的成果；
26年6月来自港科大（深圳）、港大、中科大和北京人形机器人中心的论文“GeoSem-WAM: Geometry- and Semantic-Aware World Action Models”。近期的世界动作模型（WAMs）在具身决策方面展现出了卓越的能力。然而，其有效性究竟源于推理过程中的显式未来想象，还是源于预测训练所驱动的表征学习，目前尚无定论。现有证据表明，其主要优势在于学习鲁棒的潜表征，
本文介绍了Claude Code AI编程助手的安装与配置流程。主要内容包括：1）安装前的环境准备（Node.js、WSL和Ubuntu子系统）；2）通过npm安装Claude Code；3）配置API Key（使用CCSwitch工具管理，以DeepSeek为例演示申请和配置过程）；4）启动测试Claude，验证其功能可用性。最后提醒用户该服务消耗token，需购买或使用免费API。全文提供了详
大模型应用上线前，安全检查不应只看模型回答是否违规，而要覆盖语料来源、模型调用、输入输出内容、账号行为、日志审计和备案合规。更稳妥的做法是把安全能力前置到研发、测试、上线和运营链路中，用真实样本、攻击样本和业务样本验证准确率、召回率、误杀率、漏放率、延迟和处置策略。
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