「反思型智能体框架」共找到 4660 篇相关文章
OpenAI为龙虾紧急收购了一家23人公司
OpenAI前脚挖来龙虾之父，后脚收购专注AI安全与评测的初创公司Promptfoo。该公司开源评测框架流行，有30多万开发者用户。收购后将补齐OpenAI在‘龙虾安全’方面关键一环，且继续保持开源。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
“龙虾”时代，大模型公司的好日子来了
3月10日，MiniMax港股收涨，市值超百度。OpenClaw爆火，其创始人转发评测榜单，使MiniMax-M2.1排名突出。OpenClaw是智能体构建框架，为大模型公司带来盈利转机，撬开收入天花板，引发各方关注。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
中科院首提「AI哲学」，万字解读：为自身立命，为AI立心
中科院吴怀宇教授首次系统性提出「AI哲学」体系，以「感智境行」为核心架构，探讨智能本质、人机边界等，为人类应对AI冲击提供认知框架，也为AI赋予意识根基，涉及多学科，具多方面价值。
Claude会「做梦」了，梦里还在卷
Anthropic旗下Claude Managed Agents上线新功能Dreaming，可让AI在工作间隙“睡觉”反思，清理记忆、总结规律、自我升级。此外，还有Outcomes、多智能体编排功能进入公开测试，能让AI独立完成复杂工作。