「多工具推理」共找到 6799 篇相关文章
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
Claude Opus 4.7 上手实测：花7倍价格买输出，值不值？
作者实测Claude Opus 4.7，其定价约为GPT - 4.5的6 - 7.5倍。它有全新架构、强化Agent能力等升级，在代码生成、推理分析等多场景表现出色，是否值高价取决于使用场景。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
全球最强编码模型 Claude 4 震撼发布：自主编码7小时、给出一句指令30秒内搞定任务，丝滑无Bug
Anthropic 首届开发者大会发布 Claude 4 系列，含 Opus 4 和 Sonnet 4 两型号，编码、推理能力强。Opus 4 处理长任务出色，是最佳编码模型；Sonnet 4 经济高效，被 GitHub 等采用。Claude Code 工具也正式发布。
刚刚，Qwen3.8-Flash震撼发布，我们看到了Qwen4的骨架
8月大模型厂商多上调API价格或收缩免费额度，因推理需求增长跑赢算力供给。阿里发布Qwen3.8-Flash并开源，成绩亮眼且价格低。它是Qwen4架构预演，有四大技术创新，提升了模型效率。
Meta 143亿挖角后的首个作品：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，在多领域有应用潜力。不过闭源引争议，且在部分领域有短板。
让AI看懂科研图表：深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集，含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题，经严格筛选成型，涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度，基于此训练的模型表现优异。
4个月11万用户、Claude Code成了，Dogfooding该被AI公司重视起来了
Dogfooding（内部试用）应被AI创业公司重视。Anthropic推出的Claude Code源于内部工具孵化，经内部使用和场景验证后发布，四个多月获11万开发者用户，其成功说明深度内部试用是竞争优势。