算法论文8
A²FM:Agent基础模型实现模式自适应
深度学习自然语言处理
AI 摘要
团队提出A²FM框架:采用多模式自适应路由,结合三模态路由、‘先分类后对齐’和APO机制。实验显示,它在多基准测试中表现优异,成本降低,为Agent基础模型研究提供新方向。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态9
清华开源VeriLoop E2 推进黑洞信息悖论研究
针对大模型长链推理、科研任务中无法自我验证结果可靠性的结构性缺口,清华团队推出开源项目VeriLoop E2,拆分模型探索权与外部证据提交权,在多场景完成验证,推进可验证智能发展。
量子位
算法论文9
ACL两篇技能论文杀疯了
本文整理六大2026顶会共460篇高引机器学习论文,详细介绍ACL下两篇聚焦技能拆解复用的高引论文,给出效果数据与论文链接,开放论文合集获取。
PaperAgent
推荐文章9
2026AI报告:RSI上位 预测AGI2027
本文解读第九版244页的《2026年度State of AI Report》,核心指出RSI(递归自我改进)已成AI研发核心趋势,涵盖AI研发竞争、产业、安全、前沿预测等多方面重磅内容。
PaperAgent
新闻资讯8
编程Agent选工具 20年品牌优势成浮云
本文报道Armature针对编程智能体工具选型的实验研究,揭示编程Agent的选型逻辑,指出传统开发者工具积累的多年品牌优势在Agent时代面临失效,为厂商提出新的优化要求。
InfoQ