「自动化框架」共找到 2042 篇相关文章
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
Anthropic官宣PTC突破，中国开发者一年前就实现了
2025年11月24日，Anthropic发布PTC特性，让Claude通过代码编排工具执行。但国产minion框架早有类似架构，不仅将此作为基础架构，还支持Python生态、状态管理等功能，在实际应用中更高效灵活。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”，10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日，CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练，在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架，为AI医疗应用提供创新路径。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。
Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
17万白领岗消失！Scale AI最新研究：AI仅动用了3%实力
新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。