「自进化AI智能体」共找到 11354 篇相关文章
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。
超越Runway！Adobe发布新神器：P视频比P图还简单
Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。
5个大疆离职员工，把3D打印带回风口
3D打印再度火热，街头地摊产品畅销，社交平台热度高。拓竹科技由5位大疆离职员工创立，其产品X1成绩亮眼，MakerWorld平台以积分制度吸引用户。如今3D打印因性价比、新消费、低门槛等因素升温。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。