「工具链式推理」共找到 3783 篇相关文章
笑死，网友支招，破Agent长对话"变蠢"
文章指出用AI编程时，上下文一长模型就易“变蠢”，如违反约束、反复改文件等。分析原因是难从海量历史找重点，给出应对策略，还介绍Claude Code、Cursor、Codex等工具操作方法。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人：百万 token 只是在贴胶带，AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展，认为当前范式是最终架构一部分，但持续学习等问题待解决，预计2030年左右实现AGI，还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容，并给创业者建议。
10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。
IMO 主席正式宣布：Google DeepMind在国际数学奥赛拿下金牌！
Google DeepMind的Gemini Deep Think模型在2025年IMO竞赛获金牌水平成绩。虽比OpenAI公布晚，但实现用自然语言解题质的飞跃。它采用增强推理模式，成绩经官方认证，后续将向用户开放。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。