安爸-超级家庭
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AI进家庭

tmux-mcp:让AI助手轻松掌控tmux终端会话的Model Context Protocol

tmux-mcp:让AI助手轻松掌控tmux终端会话的Model Context Protocol服务器。亮点:1. 实现AI与tmux会话的无缝交互;2. 支持查看、导航和操作tmux窗口及窗格;3. 提供命令执行功能,可获取执行结果。 参考文献: [1] http://github.com/nickgnd/tmux-mcp 知识星球:Dify源...

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Observer:本地开源微Agent,守护隐私的同时观察、记录并响应屏幕动态

Observer:本地开源微Agent,守护隐私的同时观察、记录并响应屏幕动态。亮点:1. 支持多种传感器,如屏幕OCR、截图、麦克风、剪贴板等;2. 提供JavaScript和Python两种编程环境,满足不同需求;3. 完全本地运行,数据隐私无忧。 参考文献: [1] http://github.com/Roy3838/Observer 知识...

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CU-Multi:助力多机器人地图融合与位置识别的高质量数据集

CU-Multi:助力多机器人地图融合与位置识别的高质量数据集。亮点:1. 提供大规模室外场景数据,支持多机器人协同任务;2. 包含多种传感器数据,如摄像头、IMU等;3. 提供ROS1/ROS2格式转换工具,方便与机器人操作系统集成。 参考文献: [1] http://github.com/arpg/CU-Multi 知识星球:Dify源码剖析及答...

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200万个AI芯片!OpenAI扩大5000亿美元投资,打造全球第一AI基建

专注AIGC领域的专业社区,关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型(LLM)的发展和应用落地,聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态,欢迎关注! 昨晚,OpenAI首席执行官Sam Altman宣布,已与甲骨文(Oracle)签署合作协议,扩大5000亿美元投资Stargate项目,将额外增加4.5吉瓦的容量。 新建成的AI数据...

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可能是目前最强的AI音乐模型,附一手实测

AI生成的音乐,究竟是真正的创作,还是高级的素材缝合?它们听起来不错,但似乎总是缺少一个连贯的、有起承转合的灵魂 这个问题现在可以由Mureka V7来回答了 具体来说,Mureka是昆仑万维在2024年发布的一款AI音乐产品。第一代音乐生成模型Mureka V1(SkyMusic)发布于2024年4月,目前基座模型已经迭代到第七版,也就是Mureka V...

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刚刚,阿里最强编程模型开源!4800亿参数,Agent分数碾Kimi K2,训练细节公开

最强开源编程模型易主。 作者 | 陈骏达 编辑 | 云鹏 智东西7月23日报道,就在刚刚,阿里巴巴Qwen团队开源了其最新一代旗舰编程模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。Qwen团队称,这是该团队迄今为止最强大的开源智能体编程模型,拥有480B参数,激活参数为35B,原生支持256K上下文,并可通过外推扩展至1 00万...

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9岁女孩靠AI「万能钥匙」赚到第一桶金!OpenAI新CEO的六大野心

新智元报道 编辑:英智 【新智元导读】Fidji Simo以Instacart CEO的成功经验,加入OpenAI管理层。这份备忘录展示了她的宏大愿景:让AI成为知识、健康和创意的钥匙,打破资源壁垒,重塑人类的生活方式。 Fidji Simo将于8月18日出任OpenAI应用CEO,管理公司至少三分之一的业务,推广和拓展AI的应用场景。 她是一位务...

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在海外发现了一个很牛的免费AI代码解读工具,终于能读懂屎山了!

现在大部分的AI模型读代码的能力都还算是可以,但也仅限于读一小段,因为上下文能力还是差了些。 日常用用倒是没问题,尤其接手新项目或者刚入职的程序员,面对一堆“屎山代码”,没个老员工带,真的是一头雾水。我平时看一些代码库的时候也总会感觉到普通的AI模型还是有些困难。 今天在海外发现了一个免费的工具,就很猛! Zread.ai,它能把完整的一个代码库给读完并且...

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智能搜索要变天了?AI Search Paradigm登场,多智能体协同搞定复杂Query

近日,百度搜索团队提出面向 AI 搜索范式的论文《Towards AI Search Paradigm》,是第一篇提出完整 AI 搜索概念、详细介绍 AI 搜索算法实现并在亿级日活用户规模的搜索场景落地的技术报告。 该 AI 搜索范式致力于模拟人类的信息处理与决策过程,采用由多个 LLM 驱动的智能体构成的模块化体系,能够动态适应从简单事实查询到复杂多阶段...

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ACL 2025 过程奖励模型深陷“信任泥潭”,PRMBench撕开伪高精度面具

近年来,大型语言模型(LLMs)在复杂推理任务中展现出惊人的能力,这在很大程度上得益于过程级奖励模型(PRMs)的赋能。PRMs 作为 LLMs 进行多步推理和决策的关键“幕后功臣”,负责评估推理过程的每一步,以引导模型的学习方向。 然而,它们真的足够可靠吗?一项最新研究——已荣幸被 ACL 2025 Main 接收——揭示了现有 PRMs 在识别推理过程...

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