「Agent优化框架」共找到 4999 篇相关文章
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
实测全新 SkyReels ：AI 创作，终于连成了一体
当前AI生成技术虽强，但视频创作仍门槛高、流程琐碎。昆仑万维推出全新SkyReels，是多模态创作系统，AI科技评论实测其画布、Agent等功能实用，它依托统一框架，核心竞争力在实现“统一性”。
Qoder 发布首个自进化的智能体：看 Quest 如何重构了 Quest
Qoder 发布首个自进化智能体 Quest，它能自主完成重构自身长程任务执行逻辑等任务。Quest 从上下文管理、工具选择、Agent Loop 三方面优化架构，还具备自主进化能力，正探索自主编程新可能。
ACL 2025 | AI字幕慢半拍，不知道大家在笑什么？新方法让同传性能直逼离线翻译
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
龙虾让位！硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信，冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火，GitHub揽6.6万星，原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法，指出传统‘自我优化’弊端，展示出小模型逆袭等优势。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
从0开始，在国内用上Claude Code的终极保姆教程来了。
作者应朋友要求，推出Claude Code小白教程。介绍其为优质Agent框架，适配多种模型，国内使用不封号。详细讲解Mac和Windows系统下的安装、接模型、启动步骤，还提及CLAUDE.md文件设置。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。