「零样本设计」共找到 1735 篇相关文章
Agent 护城河：揭秘Harness的三大支柱
上海交大等机构研究者梳理LLM Agent设计逻辑，指出能力正从模型内部流向外部，外部化有记忆、技能、协议三大支柱，Harness负责协调，Agent竞争转向外部化基础设施。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
这帮清华的，造了一个让龙虾“安全着陆”的新物种
在OpenClaw热潮中，隐私保护缺位成企业和开发者难题。无问芯穹推出InfiniClaw Box，独创‘三段式’架构，适配全模态信源，解决数据安全与模型能力兼顾问题，还与多家企业合作拓展应用边界。
YC掌门人60天写了60万行代码，一个人干20人的活，他把方法论全开源了
Y Combinator总裁Garry Tan 60天写超60万行代码，将方法论整合成开源工具gstack。它把Claude Code变成虚拟工程团队，含15个角色和6个增强工具，可并行运行多个Sprint，还具备多种实用能力。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来，剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出，利用符号化表示和游戏虚拟世界数据，或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径，该模型可支持长时序任务预测与规划，还探讨构建原因、数据来源等。
AI Agent 总翻车？这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接，运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’，介绍其架构，还给出常见误区的应对方法、落地检查清单，展望应用前景。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
三维空间太难懂？RoboTracer让机器人理解复杂空间指令，推理3D空间轨迹，开放世界也能精确行动
家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。
拖拽式搭建分布式Agent工作流！Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务
大模型智能体落地有诸多问题，Maze分布式智能体工作流框架可提供一站式解决方案。它是集成分布式执行引擎的全能平台，有四大核心优势，还有可视化工具让非技术人员也能轻松搭建工作流。
Manus 产品立项初期会议纪要
该文是 Manus 产品立项初期会议纪要，从核心定位到技术架构、用户体验、人机协作等多方面深入探讨，为项目明确战略、技术、产品层面核心原则，开启重新定义智能体之旅。