计划+行动范式」共找到 1650 篇相关文章

推荐文章8

LLM-based Agent的代码生成综述

这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。

深度学习自然语言处理
算法论文8

扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%

论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式

深度学习自然语言处理
产品应用8

全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?

AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。

InfoQ
新闻资讯7

谷歌 DeepMind 发布机器人学基础模型 Gemini Robotics On-Device

谷歌 DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device,这是视觉 - 语言 - 行动基础模型,可在机器人硬件本地运行,低延迟且能针对特定任务微调。它是 Gemini Robotics 家族最新迭代,还发布相关基准测试。模型待广泛可用,SDK 可在 GitHub 找到。

InfoQ
算法论文8

舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。

机器之心
算法论文8

颠覆搜索引擎,下一代Agentic Deep Research!12家顶尖学术机构联手提出

在信息获取方式变革背景下,12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research,它由大模型驱动,可自动规划检索路径等,或颠覆传统搜索范式,且有基准成绩和TTS Law支撑,开源生态也在聚焦。

新智元
7

首届国产机器人足球赛,最忙的是担架

国内首个机器人主体足球赛在北京举行,四支高校战队用加速进化T1平台参赛,全程机器人自主行动。清华火神队夺冠,不过比赛中机器人失误多。主办方预计5年提升其水平,赛事目标是2050年机器人队夺世界杯。

量子位
新闻资讯7

禁令之下,黄仁勋再用“阉割芯片”抢夺中国市场

美国芯片出口管制冲击英伟达,其在中国市场损失大、份额降。黄仁勋计划7月推‘阉割芯片’B20、B40/B30抢市场。不同客户有选择倾向,同时国产GPU有机会也面临难题,企业还尝试海外训练模型。

芯师爷
算法论文7

Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题:探索熵机制

论文研究发现大模型经强化学习训练解题时,会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象,如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源,提出破解方法,研究对AI训练范式变革有重要意义。

深度学习自然语言处理
产品应用8

一手实测深夜发布的世界首个设计Agent - Lovart。

博主实测深夜发布的世界首个设计 Agent - Lovart。虽内测版细节粗糙,但大框架已现。它先匹配设计风格,再创建执行计划,还支持二次编辑等,集成多工具可生成视频等,未来或重写设计工作流。

数字生命卡兹克