「概念注入实验」共找到 1705 篇相关文章
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
腾讯，投中龙虾三兄弟
港股“龙虾三兄弟”迅策、MiniMax、智谱靠OpenClaw概念冲上市值高峰，腾讯是它们重要股东，账面回报丰厚。腾讯也亲自下场推“AI养虾”全家桶，市值重回5万亿，大厂纷纷入局，同时也有卸载潮。
什么样的龙虾，才是「一人公司」的心头好？
AI时代，OPC概念火热，但过往大模型和Agent难落地。面壁智能官宣EdgeClaw Box，采用端云两栖架构，安全高效，适配多款硬件，可插电即用，还能降成本、保障数据安全，集成多种Skills，助力OPC提效。
AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法，构建数据合成管道，实验表现领先，还集成归因模块。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开，介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践，如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系，包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。