「序贯策略优化」共找到 1973 篇相关文章
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
刚刚，Cursor 2.0携自研模型Composer强势登场，不再只做「壳」
Cursor 2.0发布重大更新，带来自研编码模型Composer和新协作界面。Composer速度领先，针对软件工程优化；新界面以智能体为中心，可并行运行多智能体，还解决了代码评审和测试瓶颈。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
99%的AI产品都没有真正的护城河，初创产品需要做好「细分场景+生态协同」 | 对话AI播客工具Podwise
量子位智库对话Podwise创始团队，探讨AI播客工具发展。团队分享Podwise目标用户、场景、优势，如转录准、能识别声纹等。还谈及产品开发、付费、用户增长等策略，强调做好细分场景与生态协同。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
Claude Skills，4000字详解 Anthropic 的思考
Anthropic推出新技能Claude Skills，作者认为它会引导第三方工具形态。Skills结合笔记式形态、可执行工具与AI调度自优化，具备低门槛、灵活表达等优势，还实现了AI自我进化，是一种新范式。
LangChain 不看好 OpenAI AgentKit：世界不需要再来一个 Workflow 构建器
OpenAI发布工具集AgentKit，含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评，市场不需要这种可视化工作流构建器，因其不是真正的Agent构建器，且面临高低复杂度问题挤压。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。