「跨模型协作」共找到 8169 篇相关文章
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents，将交易任务分解为专业角色，含分析师、研究员等。介绍了安装、CLI使用、包的实现细节等，还提及项目地址。
Nano-Banana 核心团队分享：文字渲染能力才是图像模型的关键指标
谷歌新发布的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（Nano - Banana）热度超Grok视频生成。文章通过团队访谈，介绍其图像创作新方式、文字渲染代理指标、交错生成能力等，还对比了与Imagen差异，展望AI终极形态。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
NeurIPS 25 | GRPO进阶版来了，GVPO重构大模型后训练范式
大模型后训练越发关键，GRPO 有缺陷。作业帮与香港科技大学（广州）团队在 NeurIPS 2025 提出 GVPO 方法，解决 GRPO 稳定性难题，理论有最优解保证，实验表现超现有方法。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。
扒一扒Meta全新大模型Muse Spark里藏着的PDR技术
Meta发布闭源大模型Muse Spark及‘沉思模式’，背后藏PDR推理技术。该技术通过‘并行起草+精炼’突破性能瓶颈，对比传统长CoT范式优势明显，在AIME竞赛题目测试中准确率显著提升。