「递归式自我提升」共找到 3161 篇相关文章
传统PM假设已死！Anthropic的产品经理是怎么工作的？
文章指出在AI指数级增长时代，传统产品管理假设已不适用。以Anthropic的Claude Code为例，展示模型能力大幅提升，介绍了新的产品管理工作流程、四个根本性转变及新节奏，强调判断力的重要性。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
奥特曼点名「AGI最后一块拼图」！记忆，才是硅谷2026新共识
2026年，AI竞争焦点从Scaling转向记忆。奥特曼押注记忆，预计ChatGPT产品线未来一年有进展。AI记忆能力成新共识，提升其记忆成巨头竞争核心，不过距完善记忆系统还远。
美国政府变身英特尔最大股东，能帮它重新崛起吗？
路透社消息，美国政府与英特尔达成协议，将掏89亿美元买其4.333亿股普通股，占股9.9%，加上之前拨款，总投资达111亿美元。此交易引发各方争议，美国政府意在提升本土芯片制造能力。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
硅基大脑记忆觉醒！会遗忘、会反思、会成长的AI正在到来
哈尔滨工业大学等机构团队发表研究，用认知神经科学视角审视AI记忆系统，探讨如何让AI产生“自我”，构建会遗忘、反思、成长的记忆大脑，还涉及记忆分类、存储、管理、评估、防御及未来演进等内容。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。