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快手AgentX:推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’,但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环,在快手 App 业务部署中跑通完整闭环,提升效率与业务收益。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格
8月14日,ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘GPT-5发布「风波」,总结失误如过快下线GPT-4o、低估用户情感依恋等,还分享OpenAI产品设计哲学,强调持续迭代模型人格。
大模型Agent的下一阶段:可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下,研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统,设计四层渐进式架构,经《卡坦岛》实验,证明自我进化能力,不同模型表现有差异,代码级进化潜力惊人。
Hyperagents:AI学会如何自我改进
近日,Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题,核心创新是‘元认知自我修改’,实验在多领域表现出色,还涌现元级别改进且能跨领域转移,但有安全风险。
让AI自我进化,斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》,被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课,介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容,还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
模型的自我进化,可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows,安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首,与MiniMax M2.7组合迭代快,能长程干活、自主迭代解bug,还可复刻文档风格样式,两团队正合作后训练项目。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能,达到新SoTA
近年来,LLM代理需长期内存系统,但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统,受Zettelkasten启发,能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’,在多基准测试领先,也指出了局限性和未来方向。