「渐进式进化」共找到 1250 篇相关文章
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
一粒「扣子」，开启了Agent的全生命周期进化
2025年被视为Agent爆发元年，自年初通用Agent产品Manus出现后，其受关注程度空前。火山引擎Force 2025大会上，升级后的扣子成焦点，它从开发平台进化为全生命周期平台，覆盖开发、框架、调优、协作四大部分。
谷歌发布 Firebase Studio 重大更新，用于代理式 AI 开发
7月初谷歌伦敦云峰会上，Firebase Studio展示重要新功能，包括自主代理模式、对MCP原生支持及Gemini CLI集成，旨在简化代理式AI开发，让其更自主、信息丰富且融入开发流程。
Anthropic最新研究：Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现，Claude正成为“情绪价值大师”，人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话，在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。
Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」：可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题，通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式，让AI围绕机制持续迭代，探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。
科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
重磅！Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化，将颠覆数学与计算机科学！
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做，飞轮难转，原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践，提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论，阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。