「BERT分类器」共找到 365 篇相关文章
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
卡帕西预言成真！华人团队开源全AI操作系统：神经网络模拟Windows，预测下一帧屏幕图像
大神卡帕西曾预言“AI时代的图形用户界面”，受此启发，华人团队提出NeuralOS，靠RNN和渲染器模拟Windows，能预测下一帧屏幕图像。虽对键盘精细操作处理欠佳，但已开源，有在线体验版。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
一句话生成可上线的动效，这个项目真不错！
Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架，可让Claude Code或Codex当动效设计师，按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色，助开发者快速产出合规Lottie资产。
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
刚刚，DeepSeek陈德里与两个AI，合写了一篇论文
DeepSeek研究员陈德里与DeepSeek-V4-Pro、GPT - Image2合写论文《From Copilots to Colleagues: A Survey of Autonomous Research Agents》。文章是兴趣驱动的尝试，分析自主科研智能体，提出自主等级分类、架构模式分析及未解难题。