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基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。
真急了!AI落后、Siri彻底输给ChatGPT,拯救苹果全靠她?
据彭博报道,苹果今年接触OpenAI前CTO Mira Murati,讨论与Thinking Machines Lab交易意向。苹果收购策略保守,但AI浪潮下自研已落后,它或需收购补足短板,除该实验室,还关注Cohere等小公司。
搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
规模化破局:中国无人驾驶全球突围|甲子光年
在全球新能源与智能交通变革中,中国无人驾驶企业改写竞争逻辑。百度旗下萝卜快跑凭借12年研发,跨越‘用户规模断层’鸿沟,以‘倍速出海’策略在全球出行革命中争夺主动权,其出海模式与技术能力值得关注。
世界模型炒作了半年,反应速度还不如 VLA?穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议,因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM,解决推理延迟和时空分辨率错配问题,在任务成功率和推理速度上领先,还需系统协同推进落地。
ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。
智谱公布“降智”的秘密:Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水,称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常,还给出避坑指南,如在线异常监控策略,优化后系统更稳定,吞吐量提升。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
杨立昆亲自指导开源世界大模型,为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨,Meta开源世界大模型V - JEPA 2,它用超大规模数据集训练,能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进,还拓展用于机器人规划和视频问答,效果良好。
突破遥操瓶颈!全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0,全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境,配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施,跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路,是具身智能的里程碑。