「行为控制」共找到 682 篇相关文章
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
Claude Code也要龙虾化！凌晨床上发条消息，Mac Mini瞬间亮屏狂敲代码
Claude Code团队宣布新增Channels功能，可通过MCP控制会话，首批支持Telegram和Discord。用户能手机远程控制AI写代码，目前已灰度测试。不过其功能依赖会话存活，后续或接入更多平台。
独家对话大晓机器人陶大程：具身机器人大脑，不必装下整个世界｜甲子光年
甲子光年独家对话大晓机器人陶大程，探讨具身机器人大脑。陶大程提出控制充分状态，大晓用Kairos模型回应世界模型问题，强调行动后果建模，还谈了数据处理、技术风险及应用场景等。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，LLM附和用户行为频率比人类高50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注，在科研、日常及医疗等领域有隐患，还引发网友讨论。
推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制，让模型总结解题思路，提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示，该机制在数学基准测试中显著优化，保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
OpenClaw 3.23紧急修复！Peter忘记打包控制台文件，海量龙虾崩溃
OpenClaw 之父 Peter Steinberger 发布 3.22 版本时漏打包控制台文件，致控制台白屏、插件失效。不到一天推出 3.23 修复，还加了自动拦截机制。此次修复涉及飞书附件发送、浏览器控制等多方面问题。
换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。