「智能体强化学习」共找到 4556 篇相关文章
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
DeepSeek-V4发布！高效百万上下文智能普惠时代来了
DeepSeek-V4发布，是开源社区关键分水岭。它解决超长文本处理效率痛点，架构与优化有多项突破，降低算力消耗和成本，适配国产芯片，性能比肩顶级闭源模型，推动开源社区两大未来趋势。
TanStack Start 推出导入保护机制，强化服务器与客户端边界划分
TanStack Start引入基于Vite的导入保护功能，防止服务器与客户端代码相互泄露，默认在新项目启用。该功能以插件形式运行，开发和生产环境行为不同，还能添加自定义规则，用户反响积极。
终于学会“复盘”了!让智能体从“解题”进化到“进化”！
上海AI Lab和新加坡国立大学推出新框架RETROAGENT，让AI Agent学会“复盘”。它通过双重内在反馈复盘，提出SimUtil - UCB策略查记忆，在多项任务中碾压基线模型，使Agent从解题进化到进化。
ICLR 2026 Workshop 征稿开启：迈向 Lifelong Agent 终身智能新范式
人工智能进入新转折点，AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 Workshop 开启征稿，旨在推动“Lifelong Agent”研究范式，打通多方向，定义 Agent 发展新里程碑，介绍了时间、地点、征稿方向等信息。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
首个开源多模态Deep Research智能体，超越多个闭源方案
首个开源多模态Deep Research Agent登场，整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路，实验中在四大核心领域领先主流模型，展现复杂推理和信息检索实力。