「AI架构」共找到 10726 篇相关文章
ICML 2026｜如何对Multi-Agent系统进行过程评估？重新认识多智能体系统中的Orchestrator
来自南京大学NLP实验室的ICML 2026论文指出，当前主流多智能体架构中，系统失败常源于负责全局调度的Orchestrator失去对任务的掌控。论文提出相关框架和方法对其进行分析与评估。
退钱！Claude 4.8连夜大降智，GPT-5.6算力遭「腰斩」
最近AI社区遭遇集体降智潮，OpenAI疑似暗中开启GPT - 5.6灰度测试，克扣用户思考预算；Anthropic的Claude Opus 4.8被曝断崖式降智，性能不如旧版。或因SpaceX上市抽干流动性，巨头降本增效。
大模型是不是到顶了？瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶，指出‘到顶’争论分三个问题，靠堆大模型提升能力之路变平，受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向，未来进步或来自更会用算力。
世界模型的GPT时刻：距离物理AGI出圈，还有多远？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目探讨物理 AI 下一个战场。嘉宾认为世界模型未出圈，生成加重建是折中探索。还讨论了其定义、升温原因、数据结构、技术范式、评测标准等，也提及挑战与未来格局。
全国大学生，苦 AIGC 检测久矣
央视报道，多位高校学生毕业论文被 AIGC 检测系统误判，甚至《滕王阁序》《出师表》也被标为高风险。检测原理主要依赖「AI 困惑度」和「突发性」。毕业季检测算法升级致结果大幅波动，引发学生不满。
把VLM塞进隐式世界模型，小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
8岁小孩哥「聊出」操作系统，一部手机、几句话，原生App直接生成
8岁小孩扑满借助秒哒做出「操作系统」雏形，百度2026 Create大会上秒哒3.0迎重要升级，从移动端、原生App、企业版、Agent能力四个维度重构，降低开发门槛，提升能力至生产级。
爱思唯尔把Meta告了：拿Sci-Hub盗版论文训练大模型
学术出版巨头爱思唯尔等多方原告起诉Meta，指控其未经授权获取、复制受版权保护的学术论文训练Llama大模型，数据源于Common Crawl和盗版平台。Meta以‘合理使用’抗辩，AI版权合法性尚无明确判例。