本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
在日常使用电脑时，看着屏幕、点击鼠标是再自然不过的基本操作。但这种对人类明明很容易的操作方式，却成为 AI 的巨大挑战：它们视力差、动作慢、不擅长看也不擅长点。
随着移动智能技术的飞速迭代，手机端聚合服务的AI“超级入口” 正成为行业竞争的新焦点——
昨晚 11 点，绕了好几道弯，我终于找朋友拿到了 FlowithOS 的内测码。这款产品昨天在 X 上挺火的，很多人转发。 体验了大半天之后，我非常兴奋。相比 Manus，或者 OpenAI 最近发布
大模型Agent帮你自动操作电脑，理想很丰满，现实却骨感。
随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展。然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上，推出全新研究成果——UI-S1，提出了一种名为半在线强化学习（Semi-online Reinforcement Learning）的创新训练范式。
谷歌云刚发布了一篇《Google Cloud Startup technical guide: Al agents》（Google Cloud 创业公司技术指南：AI 代理）这是一份非常详尽和全面的手册，这篇文档要解决的问题：原型到生产之间最大鸿沟，Agent的非确定性、复杂推理轨迹如何验证、如何部署与运维等。初创公司业务负责人或开发者看完后能获得一个系统性的、
“看得出 Anthropic 是真急了，都开始澄清了。”有网友在看到发文解释 8 月至 9 月初陆续出现 bug 的推文后表示。“产品质量这么差。我之前不明白为什么，现在明白了。”开发者 Tim McGuire 在帖子下表示。
近日，明略科技推出的基于多模态基础模型的网页 GUI 智能体 Mano，凭借其强大的性能，在行业内公认的两大挑战基准 ——Mind2Web 和 OSWorld 上同时刷新纪录，取得当前最佳成绩（SOTA）。
