「大模型Agentic推理框架」共找到 9619 篇相关文章
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
Claude 通过率不到 4%，SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试，让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示，Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%，多数模型表现差，还暴露Agent四种致命缺陷，揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
Qwen负责人转发2025宝藏论文，年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。
国产LLM大爆发的一周，Hugging Face热榜被承包了！
这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
Andrej Karpathy 分享ChatGPT模型选择指南
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy发文分享ChatGPT模型使用指南，点出关键事实，如o3适合重要任务。社区热烈讨论，专业用户分享策略，还对o4 - mini等模型表现给出反馈。
从AI Agent到Agentic AI：开源如何助力开发者解决行业痛点？
2025年全球开源软件项目数量增长，中国企业贡献显著。字节跳动在火山引擎原动力大会开源开发者日上，多位负责人分享开源经验，探讨其为AI Agent带来的技术改变，展示解决行业痛点的理念与实战经验。
从browser-use 出发，品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角，从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段，阐述Agent记忆、规划、工具等要素，通过对话演示和源码分析展示运行机制，还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
端侧跑大模型，现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验，指出如今本地模型性能提升大，像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置，虽有问题，但优势多，生态值得投资。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。