「自注意力机制」共找到 1952 篇相关文章
这个 Agent Team，终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team，通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试，展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁，是复杂任务兜底系统，而非简单 prompt 编排。
openJiuwen社区首发「Coordination Enginnering」，让智能体从「单兵作战」到「精锐团队」
openJiuwen社区围绕Coordination Engineering发布多智能体协同技术体系，包括Agent Team、Team Skills等。该体系解决多智能体协作问题，实现团队自主协作、经验沉淀与进化，还提供相关工具和平台。
52k Star，Hermes Agent试图杀死OpenClaw
近期龙虾（OpenClaw）热度下降，harmess engineering大火。开源项目hermes-agent已有52.7k Star，是自学习型AI智能体，能积累技能、持续学习，可轻松切换多种模型，还给出安装、使用指南和文档教程。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
硅谷“甄嬛传”第二季！Ilya 与 Amodei 把 Sam Altman 再次推上审判席
纽约客最新报道重提 2023 年 OpenAI 董事会政变旧案，指出诸多悬而未决问题，如董事赶走 Sam Altman 的原因、科学家 Ilya 态度转变等，揭示 OpenAI 在安全与治理方面的裂缝及 AI 权力集中缺乏约束的困境。
Harness Engineering 实践：Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中，Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时，判断任务完成是难题，介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex，如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色，LLM成开发者工具推荐引擎，还探讨了构建、使用编程Agent的要点。
从斑马鱼到机器鱼：机器人实验重塑神经行为研究
瑞士联邦理工学院、美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学联合团队用机器人替代动物做生理学实验。他们基于斑马鱼构建模型，用机器鱼实验揭示运动机制，成果发表于《科学・机器人》。