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前 DeepMind 研究员反思:评测,而非算力或数据,才是下一阶段的瓶颈

前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出,当前主流评测体系滞后,静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量,呼吁构建自演进评测,还为一线工程师提供了研发建议。

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小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,探讨大模型端侧部署难题。团队研推理框架,实现180 tokens/s推理速度,采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进

AI前线
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新一代AI教师是什么样?学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」

在AI应用落地成关键的当下,教育成AI融合创新前沿。好未来CTO田密提出「AI教师L1 - L5分级」理论,指出当前AI老师达L2水平,L3正演进。学而思学习机的「小思AI一对一」迈向L3,依托硬件和研大模型,结合优质内容,从可用走向可信。

机器之心
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Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队

作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。

phodal
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LLM内部竟藏着众多策略模型?所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制

中国科学院动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资

日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于研金融大模型迭代等。其定位进化智能体投资平台,已推研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。

五源资本 5Y Capital
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EvoSkills:进化的skill,是好skill

文章分享两项Agent Skill最新研究论文,指出智能体技能从手工制作向动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种动化Skill进化方案,对比其机制、验证方式等,还提及未来研究方向。

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整体工程:有机解决复杂演进系统中的问题

软件开发中项目延期、架构偏离等问题,常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策,能解决复杂演进系统问题,还介绍了实践方法及好处。

InfoQ
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评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

AIGC开放社区
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DeepSeekHarness被骂嗨,还是Agent界Android?

DeepSeek Harness 评论两极分化,有人赞其为‘Agent 界的 Android’,也有人批其‘嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验,它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计,有诸多独特架构特点。

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