「自动化实验室」共找到 939 篇相关文章
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。
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。
Karpathy刚刚敲响警钟：大模型的“终极之战”打响！Agent大军即将全面接管研发
Andrej Karpathy发布新项目autoresearch，人改提示词，AI改训练代码。经约2天微调，找到约20个降低验证损失的修改，提升排行榜成绩。Agent还发现多项重要改进点，未来前沿LLM实验室或走此路。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
AI自动写学术综述：10分钟生成6万字，成本不到四块钱
上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架，能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架，实验显示其效果好，应用前景广。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮，Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial，可从原始视频自动生成 3D 重建等数据，构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M，提升 VLM 空间能力，还形成自动化数据飞轮，但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
腾讯开源智能体新框架：不用训练无需充值，用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施，但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架，无需训练模型、不依赖闭源API，性能领先，有多个核心亮点和典型应用案例。
刚刚，Anthropic 发布官方「龙虾」，
Anthropic 发布 Computer Use、/schedule 和 Claude Code Desktop。Computer Use 让 Claude 控制 Mac，结合 Dispatch 可远程操控；/schedule 能创建云端定时任务。Claude 能力不断进化，正成为自动化 agent。