「双引擎进化」共找到 1089 篇相关文章
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
比SOTA快9倍，谷歌DeepMind时空重建，把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架，颠覆传统视频转3D方法。它按需提问，像搜索引擎，处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步，速度快，还发明聪明收割机算法，在多项测试中表现优异。
LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试，构建赫胥黎 - 哥德尔机（HGM）。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体，还在多基准测试中超越现有方法，展现强大迁移能力。
“AI版LeCun”自己讲解论文，自我进化智能体框架生成精美演讲视频
加州大学研究者提出自我进化的学术演讲智能体框架EvoPresent，它由四个智能体协作，核心美学模型PresAesth模拟人类审美判断。团队构建评测体系，实验显示其在内容与视觉设计上提升显著，让AI兼顾逻辑与美感。
赌自己会失业！田渊栋八人天团狂揽44亿元，杀入「递归进化」赛道
Recursive Superintelligence由八位顶尖AI研究员创立，获GV、英伟达等投资6.5亿美元。他们要让AI自我训练，实现递归自我进化，若成功或使AI研究员岗位消失。此前已有相关成果，产品端Anthropic也在推进AI主动性。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
生成率从8%到60%：快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统，实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进，将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上，成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家AI MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、分类体系、架构、评估方法与前沿趋势，还提出4W分类法，剖析了发展挑战与未来方向。
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。