「多智能体推理能力」共找到 6973 篇相关文章
断崖第一!深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军
2026年5月深度机智成立一周年,其Z - WM在WorldArena Track 2夺冠,领先30.5分。该公司围绕人类第一视角数据构建完整技术体系,其成果表明生成数据可用于具身智能模型训练,具身智能竞争重心正迁移。
超越人类标注,Meta提出CoT-Self-Instruct:如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据,传统人工标注困境重重,现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct,通过推理式自进化生成数据,实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
硅谷直击:黄仁勋入局龙虾大战,宣告 SaaS 已死,推理算力需求暴涨万倍!
本文为 CSDN 对英伟达 GTC 2026 大会的现场报道。黄仁勋宣告 SaaS 已死,揭幕 Agent 时代,指出 AI 重心正从训练转向推理,还推出 Vera Rubin、LPX 等新品,强调能效即钱,企业软件将向 Agent-as-a-Service 转变。
从实验室到工厂:具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”?|甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上,五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期,梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径,指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
智能体时代,我们到底需要什么样的AI人才?|2026 培训年会X极客时间专场
2026年5月14日14:00 - 17:10,极客时间企业版联合协鑫科技、广新集团在京举办DTDS大会,探讨智能体时代AI人才培养。传统人才培养逻辑被颠覆,多位专家将分享实践经验,还有展位活动。
新手必看!强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR,最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO、GRPO等概念,分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识,还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度:生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点,但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度,剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统,介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作,还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现,总结技术演进趋势,最后提及 Tablestore 的优势。
字节开源终身记忆多模态智能体,长时记忆+RL,实测超Gemini‑GPT4o!
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent,给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题,架构含两个流程,代码实现有特色,跑分数据出色。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2|肖恒:turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX:基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告,研究来自斯图加特大学相关机构。