「自驱动闭环」共找到 1889 篇相关文章
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
变更即指标：用交付信号度量系统可靠性
系统变更是生产事故主因，本文提出聚焦变更可观测性的指标框架，介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标，构建以事件为中心架构获取数据，还阐述以数据驱动改进变更交付过程。
OpenClaw Skill × DuckDB：一个会自动进化的电商销售分析预测是怎么炼成的
文章介绍 OpenClaw Skill 系统，给 AI 操作手册让其做事，还引入 DuckDB 解决大数据分析慢问题。以电商销售分析预测为例，展示两者结合实现自动化数据分析迭代闭环，使模型预测更准。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
DeepMind新论文炸锅：AI全自动进化算法，写出专家都想不到的解，网友：这可能就是“王牌”
谷歌DeepMind让LLM驱动的智能体AlphaEvolve改写、进化算法代码。选定CFR、PSRO框架，只开放关键决策逻辑给LLM，通过生成、运行、评估、筛选循环，进化出VAD - CFR和SHOR - PSRO算法，表现超人类手工版本。