「失败状态」共找到 343 篇相关文章
DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本
谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。
Agentic AI的第三种范式来了，16家机构提出「伴身智能体」
16家海内外高校与科研机构的22位研究者提出ComBodied Agents新范式，它围绕人的长期状态与主体性构建。论文给出闭环技术框架与评测标准，还提到研究难点与风险，也为产品实践提供指导。
刚刚，DeepSeek 文档更新，Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例，把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分，影响状态管理、多模型适配等。
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。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
AI根本守不住秘密！不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词，以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现，攻击者不断尝试，AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败，只有输出过滤能零泄露。
奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。
谷歌2025年终回顾：Gemini 3领衔，六大领域全线突破
本文回顾谷歌2025年发展，从Gemini 1.5 pro开始有变化，到Gemini 2.5 pro质变。谷歌在模型、产品、创意、科学等六大领域突破，如Gemini 3系列模型表现出色，但Sam Altman仍认为谷歌失败。