「LLM智能体」共找到 4215 篇相关文章
ImageNet作者苏昊回国任教复旦！李飞飞高徒，具身第一高引，出任通用物理AI院长
具身智能领域论文被引次数最高的华人学者苏昊回国加盟复旦，将担任浩清特聘教授，领衔建设通用物理智能研究院并出任院长。苏昊成果丰硕，他认为复旦要做的事与自己一致，对具身智能持“谨慎的乐观”态度。
小白也能看懂，一文彻底说清 MCP、A2A与AG-UI，大模型应用集成协议三件套。
文章面向有一定技术基础但不熟悉大模型应用开发的读者，通俗介绍MCP、A2A和AG - UI三大主流集成协议，分别解决不同的集成难题，三者构成大模型应用集成完整生态。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
蚂蚁投了一家上海具身智能公司
马年新春，蚂蚁集团领投上海具身智能创业公司大晓机器人，这是蚂蚁2026年首笔具身智能投资。大晓机器人刚完成天使轮融资，资金用于技术迭代与产品落地，其核心团队实力强劲。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
NVIDIA提出小型LLM才是未来，并将重塑Agentic AI
人工智能代理快速渗透企业场景，但当前系统依赖大型语言模型，存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来，论证其能力、经济性和操作适配性优势，并给出迁移路径。
真正的Jarvis要来了？涂鸦智能押注Physical AI
智能家居爆发期，诸多硬件品牌借涂鸦能力发展。如今涂鸦发布AI生活助手“Hey Tuya”，它依托自研架构补齐Agent进入物理世界的关键能力，让涂鸦从幕后走向台前，有望构建家庭生活新基础。
超越 VTM-RA！快手双向智能视频编码器BRHVC亮相NeurIPS2025
视频编码中双向编码潜力待挖掘，快手音视频技术团队提出BRHVC方法，解决长跨度帧运动处理和参考贡献不平衡问题，其成果被NeurIPS 2025录用，在压缩性能上超越VTM - RA编码。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。