「研究型智能体」共找到 5003 篇相关文章
速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
Meta华人实习生搞出超级智能体！自己写代码实现自我进化
Meta研究团队论文结合哥德尔机思想与达尔文开放算法，提出达尔文哥德尔机，进而定义超级智能体Hyperagents。它能持续自我迭代，实现元学习，实验证明其能有效自我提升，且改进有迁移性。
10万智能体同场模拟，YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器，能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景，有50个默认场景，具分布式架构，支持10万智能体同场模拟，还推出AI社会研究员，自动完成社会科学研究流程。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
记忆罗盘：大模型智能体记忆的表征、操作与演进航向 | 直播预约
记忆对基于大语言模型的智能体迈向通用人工智能至关重要。来自多所高校及华为的研究团队分析超30000篇论文，提出记忆表征与操作分类坐标系，绘制记忆罗盘指明演进航向。2025.12.24有相关直播。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。
美联储杀人，AI埋尸？牛津曝光L型死局：10亿打工人再无归路
牛津大学实证研究表明，2022年全球科技大裁员并非因AI，而是宏观经济周期所致。美联储加息使风投融资减少，企业为生存裁员，却把锅甩给AI。如今科技岗位呈‘L型’停滞，AI让失业变永久。
信息量爆炸！OpenAI内部路线图首次全曝光，首席科学家亲口承认：超级智能10年内到来
OpenAI宣布重组完成后，Sam Altman和首席科学家Jakub Pachocki直播公开内部路线图，称深度学习或10年内实现超级智能，还公布了AI研究目标与时间线，涉及产品、基建等多方面规划。
从“一句成片”到“长轨推演”：探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越，但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制，重构剪辑管线，找到症结并给出解决办法。