「反思型智能体框架」共找到 4663 篇相关文章
The Batch: 859 | Qwen3 的自主智能新进展
不到两周前 Kimi K2 超越其他开源非推理模型,如今阿里巴巴发布基于早期 Qwen3 - 235B - A22B 的三款新大语言模型权重,介绍了输入输出规格、架构设计、性能表现、使用方式等,还进行了性能对比。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》,为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管,提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论,还探讨了美国AI监管现状。
清华-腾讯联手:音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型,目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点,通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。
Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟,决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统,即 harness engineering。介绍其组件、设计原则,探讨模型与 harness 关系,还列举创业机会项目,最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
智能体崛起,AI+软件研发到新拐点了?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具,距“原生开发时代”尚远;Coding Agent 潜力大;还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
从 CIPS & CLM 迈进:中国大模型的智能跃迁
中国中文信息学会2025学术年会暨第二届中国大模型大会(CIPS & CLM 2025)于10月28日在北京召开,众多专家学者参会。大会聚焦大模型多方面内容,发布“大模型基金”,举办多场报告与论坛,展现中国AI领域进展。
VaseVQA:考古领域实现专家级,诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域,研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练,配套结构化评测基准,让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升,科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0,基于 MCP 架构,降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本,支持低代码构建复杂系统。
语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。