刚刚,清华团队养出了一只「龙虾老师」!教育版OpenClaw震撼开源
刚刚,清华团队养出了一只「龙虾老师」!教育版OpenClaw震撼开源中国教育界的OpenClaw来了!刚刚,清华教育学院、计算机系联合团队正式开源多智能体AI课堂OpenMAIC:AI老师语音授课,AI同学举手讨论,交互式课程一键生成。
中国教育界的OpenClaw来了!刚刚,清华教育学院、计算机系联合团队正式开源多智能体AI课堂OpenMAIC:AI老师语音授课,AI同学举手讨论,交互式课程一键生成。
最近科技圈最火的话题,非「养龙虾」莫属。
一支来自清华、哈佛的团队坐不住了。他们觉得:AI越强,理应越可控,而不是越难伺候。他们搞出了全球首个可操控AI平台MorphMind,直接把AI从一个黑箱对话框,改造成了一套可以被人随时干预的工作系统。比起简单快速拿到一个答案,在这里你直接稳拿顶级霸总剧本,运筹帷幄,操盘整支AI专家团,与他们并肩作战。
空间 Agentic AI 公司 Fullive.AI,成立1个月内连续完成种子轮、种子+轮融资,由高瓴创投、慕华科创、智元机器人、北大苏南研究院与多家产业加持方共同投资,多维资本担任本轮融资财务顾问。本轮资金将用于 Bio-OS 空间 AI Agent的迭代、首款睡眠空间 AI 硬件的研发,以及 AI 生态建设。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行,“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
大家是否有这样的感觉?给定几张场景中拍摄的图片,往往能够在脑海中想象出这个场景的三维布局,然而当前的多模态大模型还停留于纯文本或者 2D 视觉的推理表示,限制了图像中隐含几何结构的表达能力。
是不是经常纠结于 VLA(视觉 - 语言 - 动作)模型的训练技巧?面对层出不穷的 VLA 算法,是不是常常感到眼花缭乱,不知道哪种数据模态、训练策略最有效? 别急,丰田研究院(TRI)和清华大学刚刚
AI 本质不是工具升级,而是生产关系的重塑。
一句话总结:社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了:在 BF16 等低精度训练里,FlashAttention 不是随机出 bug,而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置,借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大,最终把权重谱范数和激活推到失控,导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改,实测能显著稳定训练。
让AI自己写高性能GPU代码,字节Seed与清华AIR团队做到了。