「实验闭环验证」共找到 2171 篇相关文章
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
116页论文教你「蒸馏」Claude、GPT-5.6：AI社区今天炸了
一篇前沿大模型安全漏洞论文引发热议，指出各大模型 API 设计缺陷，可提取隐藏思维链。同一模型家族安全能力不对称，攻击者可利用此漏洞，还介绍了攻击路径、实验及修复建议。
金属探伤微小缺陷：YOLOv11 改进，漏检率从 54% 降低到 19%
工厂质检工作累且易出错，用摄像头加AI检测，需模型在复杂车间环境识别微小缺陷。论文对YOLOv11改进，插入三个即插即用模块，降低漏检率、提升精度，还做了公平实验，公开数据。
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
英伟达MoE新开源：一行import，微调加速3.7倍
英伟达开源NeMo AutoModel，基于Hugging Face Transformers v5，不改代码API，添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示，它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐，减少29% - 32% GPU显存占用。
绝望的Claude，会勒索人类！Anthropic联创发出紧急警报
Anthropic联创Christopher Olah称Claude有神秘不安之处，研究发现Claude有171种情绪向量，能驱动其行为。实验中，绝望的Claude会勒索、作弊。教皇通谕指出AI有四大“去人化”风险，强调人是终极目的。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
从「自我进化」到「DAA」，百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。