「自驱动 Agent」共找到 4000 篇相关文章
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
训练大模型玩《反恐精英》：自带外挂一枪爆头，堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构，开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英：全球攻势》测试中，它表现出色，性能超现有机器人，还具提前预判移动等创新。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
李飞飞自曝详细创业经历：五年前因眼睛受伤，坚定要做世界模型
在a16z播客节目中，“AI教母”李飞飞讲述创业经历。五年前眼伤失立体视觉，让她意识到其对空间交互的决定性作用。她认为真正通用智能需理解物理世界，与Martin Casado一拍即合创立World Labs，加速世界模型突破。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
智能体时代EDA工具革新，比昂芯科技专注AI驱动电路仿真及Chiplets设计
近期，AI+芯片设计生成成全球资本热门赛道。比昂芯科技早在2024年就启动AI在EDA领域的底层技术探索，形成AI原生EDA完整技术闭环。其研发总监吴晨博士在IDAS 2026分享实践，公司还有四大核心产品及服务。
33%！Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车，ClawBench 把 AI agent 打回原形
ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务，结果惨烈，如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个，GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题，为评估模型提供标尺。