「算法进化框架」共找到 2616 篇相关文章
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
双榜SOTA！微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。
Google推出Gemini Spark：不用开电脑也能24小时跑
Google在2026年I/O大会推出个人AI代理产品Gemini Spark，是24小时数字生活助手。它搭载Gemini 3.5大模型，用自研Antigravity框架，运行在Google Cloud虚拟机，可对接Google工具，后续将通过MCP接第三方服务。
全新SkyReels发布，昆仑万维要通吃创意生态 | 甲子光年
11月4日，昆仑万维发布全新SkyReels，定位“一站式、零门槛多模态AI创意平台”。它有无限画布、智能副驾、AI视频模板三大革新，重构创作流程。其技术进化快，还加入平面设计功能，有望撬动更大应用市场。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
盛大AI研究院新作：流式生成超越非流式，一句话让虚拟人动作丝滑如真，推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion，首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列，解决了现有方法的问题，在多数据集评估中表现优异。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。