「智能体推理框架」共找到 6036 篇相关文章
Flash-Searcher:Web Agent的并行革命
当下Web智能体用顺序执行链解决复杂任务存在执行和信息利用率低的问题。为此提出Flash - Searcher,以DAG并行执行机制为核心,提升执行吞吐与速度,在多基准上表现优,代码已开源。
从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式,但局限明显。2025年初起,Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向,覆盖500+研究,构建理论框架,讨论未来挑战,助LLM从「会说」迈向「会做」。
“龙虾”时代,大模型公司的好日子来了
3月10日,MiniMax港股收涨,市值超百度。OpenClaw爆火,其创始人转发评测榜单,使MiniMax-M2.1排名突出。OpenClaw是智能体构建框架,为大模型公司带来盈利转机,撬开收入天花板,引发各方关注。
小米MiMo-V2-Flash开源:3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!
2025年12月16日小米开源旗舰大模型MiMo - V2 - Flash,参数3090亿。它有独创‘按需激活’机制,推理成本低。采用MIT协议,价格亲民,构建全栈开源矩阵,在编程、长文本处理等领域表现出色。
为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
李建忠对话菲尔兹奖得主Timothy Gowers:整个数学研究的范式将被AI改变
奇点智能研究院院长李建忠与菲尔兹奖得主Timothy Gowers对话,探讨AI与数学研究的十个话题,涉及数学重塑AI、AI推理能力、自动形式化、数学研究未来及AI对数学教育的影响等。
Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
让大模型自己写代码、自己进化,GIM和港大这篇ACL主会,把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架,将Alpha从‘公式’升级为‘代码’,搭建7层21个智能体探索体系,让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法,还具可解释性。
中科院首提「AI哲学」,万字解读:为自身立命,为AI立心
中科院吴怀宇教授首次系统性提出「AI哲学」体系,以「感智境行」为核心架构,探讨智能本质、人机边界等,为人类应对AI冲击提供认知框架,也为AI赋予意识根基,涉及多学科,具多方面价值。