「多角色互动」共找到 4392 篇相关文章
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
空间智能新作，影石开源户外全景重建算法
近日，Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG，首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题，在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积，还为户外具身智能等提供新思路。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。
AI Native的组织架构应该是怎么样的？Block CEO：每家公司都可以压缩成一个agent
Block CEO Jack Dorsey 认为传统公司层级制度在 AI 时代已无必要，AI 可承担协调等功能。Block 以 AI 为中心重建公司，构建两个世界模型，搭建四层架构，裁员 40%，重新定义人员角色和 CEO 工作。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
GEAClaw 来了：企业级“OpenClaw”，一只有商业头脑的龙虾
文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式，与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA，其架构四层分工明确，能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。
全网都在扒的小米MiMo团队，几乎被“北大学子”承包了
小米MiMo-V2-Pro模型登上OpenRouter调用量榜单第一后，网友关注其团队。该团队成立一两年冲到顶尖，核心作者多来自北大，技术理念受小米产品基因驱动，成功是多重因素叠加结果。
ICLR 2026 | 从「聚合」到「引导」：FedDRM开启客户端智能路由新范式
传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。
每周产业洞察 | 腾讯“元宝派”开启AI社交视听新时代？
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区东坝乡，是朝阳区推动影视制作基地建设的重要举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚近百家生态伙伴。首创郎园拓展服务边界，项目延伸多地。