「反思型智能体框架」共找到 4663 篇相关文章
卡帕西:编程从写文件变成管龙虾!IDE不会凉但得换个用法
AI Coding先锋卡帕西认为,虽AI能生成大部分代码,但IDE不会被淘汰,编程玩法变了,开发工具需进化,功能要从组织文件变为高效协同智能体,还给出了新一代IDE应具备的技能。
Langchain回应OpenAI:为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit,LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同,可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题,还给出不同复杂度问题的解决方案。
上海交大/上海AI Lab翟广涛:当评测不再重要,AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题,他主张回归‘以人为本’,团队提出相关框架和技术路径,目标是训评一体。
汤道生:腾讯持续加大 AI 投入力度,各项业务全面拥抱 AI
腾讯集团汤道生在 5 月 21 日峰会表示,生成式 AI 可用性质变,腾讯会加大投入,业务全面拥抱 AI。还提出‘四个加速’打造‘好用的 AI’,并介绍混元大模型、智能体等应用成果。
ICCV 2025|降低扩散模型中的时空冗余,上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架,入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架,能兼容多种引导方案,免训练,速度较原始工作流快2.4倍,支持多类型编辑任务。
独家|清华团队组团创业,押注机器人端侧自进化,已完成首轮融资
过去一个多月,机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题,押注In - Context Learning,让机器人端侧自进化,降低部署成本。
全民养虾,百虾大战,但2026年了,99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年,99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小,壁垒在context。Data不等于Context,企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
多模态推理最高加速3.2倍!华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025,其提出视觉感知投机推理(ViSpec)框架,解决草稿模型处理图像信息效率难题,在不牺牲生成质量下,对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
从Token到词元:全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名,Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资,探索从语音到全模态的路径,成果颇丰且完成能力闭环,其发展受关注。
Tool-Star:赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架,旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化,让模型调用多种工具,在复杂计算和知识型推理任务表现卓越,还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。