天工Skywork
PulseAugur coverage of 天工Skywork — every cluster mentioning 天工Skywork across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
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新的UNM-DPO方法增强了语言模型的偏好学习
研究人员引入了一种名为不确定性归一化的直接偏好优化（UNM-DPO）的新方法，以改进语言模型从人类偏好中学习的方式。与标准的DPO不同，UNM-DPO通过纳入学习到的提示尺度来考虑人类反馈中偏好的强度和不确定性。新方法包括两个训练目标：仅优势（AO）和整体残差（WR），其中ULNM-DPO-WR通过响应长度进一步归一化奖励。在HelpSteer2和AlpacaEval等基准上的评估表明，与现有的DPO和SimPO基线相比，UNM-DP…
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天工 3.2 升级：Skywork Tags 让 AI 成为团队协作的一部分
天工 (Tiangong) 推出了 Skywork Tags，这是其 Skywork AI 模型的一项新功能，可直接集成到 Slack、Lark、钉钉、Discord 和 Telegram 等团队沟通工具中。这使得 AI 智能体能够作为持久的团队成员融入现有工作流程，而无需用户将数据迁移到新平台。Skywork Tags 的共享特性促进了透明度，实现了任务交接，并允许 AI 从集体的团队上下文中学习和改进，最终目标是让 AI 感觉像真正的同事。
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四种AI代理在幻灯片生成能力方面的对比
一项对比演示测试了Manus、Genspark、Skywork和Felo这四种AI代理生成演示幻灯片的能力。此次评估由AI and Emily进行，旨在展示这些代理在实际场景中的应用和性能差异。
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昆仑万维Matrix-Game 3.5通过联合状态-动作训练推进世界模型
在第八届智源大会上，昆仑万维的天工团队发布了Matrix-Game 3.5，这是世界模型领域的重大进展。新框架提出联合训练状态和动作生成，超越了简单的下一帧预测。该迭代还引入了增强的长期记忆能力，并将其应用范围从游戏环境扩展到现实世界场景，计划于2026年7月发布。
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昆仑万维发布SkyClaw Agent模型，以更低成本挑战顶级AI性能
昆仑万维发布了两款新的Agent模型：SkyClaw-v1.0和SkyClaw-v1.0-lite。这两款模型从底层设计就专注于任务完成，而非通用语言生成。它们旨在提供与Claude Opus 4.6等领先的闭源模型相媲美的顶级性能，但成本显著降低，并提供 introductory free access，未来还将计划开源。这些模型专为轻松集成到现有Agent框架而设计，开发者只需进行最少的代码更改。