「大模型Agent」共找到 10530 篇相关文章
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
集成 AI Agent 竞赛打响，2024 年中国 AI Agent 软件市场规模破 50 亿。InfoQ 对话来也科技汪冠春和英科医疗陈坤，从不同角度谈产品理念与应用策略，涉及引入时间、定位、推广、架构调整等多方面内容。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
国产AI高考708分，这款模型靠什么成为「屏蔽生」？
高考放榜，媒体对国内外大模型进行测试。综合成绩上，讯飞星火X2物理、历史类表现优异；单科专项中，它在数学、作文等测试也领先。其优势源于数据积累、理解评判标准，还采取软硬件一体化落地路径。
腾讯开源三大具身基座模型，首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间，腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差，后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层，配合具身智能体和框架构成完整矩阵，还解决语言信息不足等问题，并在工业和养老场景测试。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。